Zobrazeno 1 - 10
of 3 175
pro vyhledávání: '"3d descriptors"'
Autor:
Liu, Kangcheng
Existing state-of-the-art 3D point cloud understanding methods merely perform well in a fully supervised manner. To the best of our knowledge, there exists no unified framework that simultaneously solves the downstream high-level understanding tasks
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.01262
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
For relocalization in large-scale point clouds, we propose the first approach that unifies global place recognition and local 6DoF pose refinement. To this end, we design a Siamese network that jointly learns 3D local feature detection and descriptio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.09217
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
This paper proposes a novel concept to directly match feature descriptors extracted from 2D images with feature descriptors extracted from 3D point clouds. We use this concept to directly localize images in a 3D point cloud. We generate a dataset of
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.14502
Publikováno v:
AI, Vol 2, Iss 2, Pp 229-243 (2021)
Matching surfaces is a challenging 3D Computer Vision problem typically addressed by local features. Although a plethora of 3D feature detectors and descriptors have been proposed in literature, it is quite difficult to identify the most effective de
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8c301118afe540bd82c494a43acd8bf4
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Automation in Construction February 2018 86:44-52
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Foundations of Computing and Decision Sciences, Vol 42, Iss 3, Pp 239-255 (2017)
One of the most important topics in the research concerning 3D local descriptors is computational efficiency. The state-of-the-art approach addressing this matter consists in using keypoint detectors that effectively limit the number of points for wh
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9d3d2d1f092b4dcfbe45efa51c9455e3