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陈奔; 谢晓尧; 刘嵩;
贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
点云分类; 点云分割; 动态图卷积; 自注意力; 深度学习; 特征提取;
机译:点云分析几何注意力动态图卷积神经网络
机译:点云学习注意力的图表卷积网络
机译:通过多尺度卷积神经网络学习的深度特征对机载LiDAR点云进行分类
机译:用于多标签图像识别的注意力驱动动态图卷积网络
机译:基于图像的特征学习和分类的卷积神经网络体系结构研究。
机译:ALS点云分类通过将改进的完全卷积网络集成到传输学习以多尺度和多视图深度特征
机译:点云分类多尺度动态图卷积网络
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。
机译:用于在神经网络的每个卷积阶段集成由照相机获取的图像和由雷达或LiDAR获取的与点云图对应的点云图的图像的学习方法和学习设备,以及使用该方法的测试方法和测试设备
机译:基于卷积神经网络和特征图生成方法的深度学习中特征图计算的金字塔历史图生成方法
机译:一种学习方法和学习设备,其集成了从相机获取的图像和通过相应的雷达或骑手获取的点云映射用于神经网络的每个卷积阶段,以及使用它的测试方法和测试设备。
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