Variational relational point completion network for robust 3D classification
Real-scanned point clouds are often incomplete due to viewpoint, occlusion, and noise, which hampers 3D geometric modeling and perception. Existing point cloud completion methods tend to generate global shape skeletons and hence lack fine local details. Furthermore, they mostly learn a deterministic...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Pan, Liang, Chen, Xinyi, Cai, Zhongang, Zhang, Junzhe, Zhao, Haiyu, Yi, Shuai, Liu, Ziwei |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/172185 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
3D object recovery and stylization with limited supervision
بواسطة: Zhang, Junzhe
منشور في: (2024) -
Robust partial-to-partial point cloud registration in a full range
بواسطة: Pan, Liang, وآخرون
منشور في: (2024) -
BEACon : a boundary embedded attentional convolution network for point cloud instance segmentation
بواسطة: Liu, Tianrui, وآخرون
منشور في: (2021) -
POINT CLOUD RECOGNITION WITH DEEP LEARNING
بواسطة: LI JIAXIN
منشور في: (2018) -
3D point cloud attribute compression using geometry-guided sparse representation
بواسطة: Gu, Shuai, وآخرون
منشور في: (2021)