FPS-Net: a convolutional fusion network for large-scale LiDAR point cloud segmentation
Scene understanding based on LiDAR point cloud is an essential task for autonomous cars to drive safely, which often employs spherical projection to map 3D point cloud into multi-channel 2D images for semantic segmentation. Most existing methods simply stack different point attributes/modalities...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Xiao, Aoran, Yang, Xiaofei, Lu, Shijian, Guan, Dayan, Huang, Jiaxing |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/162039 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
TSG-Seg: temporal-selective guidance for semi-supervised semantic segmentation of 3D LiDAR point clouds
بواسطة: Xuan, Weihao, وآخرون
منشور في: (2024) -
Integration of tree database derived from satellite imagery and LiDAR point cloud data
بواسطة: Liew, S.C., وآخرون
منشور في: (2021) -
Real-time LiDAR point cloud compression using bi-directional prediction and range-adaptive floating-point coding
بواسطة: Zhao, Lili, وآخرون
منشور في: (2022) -
BEACon : a boundary embedded attentional convolution network for point cloud instance segmentation
بواسطة: Liu, Tianrui, وآخرون
منشور في: (2021) -
Automating parameter learning for classifying terrestrial LiDAR point cloud using 2D land cover maps
بواسطة: Feng, C.-C, وآخرون
منشور في: (2020)