Zobrazeno 1 - 10
of 93
pro vyhledávání: '"Lin, Liqiang"'
We introduce the first learning-based reconstructability predictor to improve view and path planning for large-scale 3D urban scene acquisition using unmanned drones. In contrast to previous heuristic approaches, our method learns a model that explic
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.10174
Autor:
Chen, Qingyong, Wang, Dongqing, Chen, Zhipeng, Lin, Liqiang, Shao, Qiang, Zhang, Han, Li, Peng, Lv, Huaiqing
Publikováno v:
In Heliyon 30 September 2024 10(18)
Autor:
Yan, Xingguang, Lin, Liqiang, Mitra, Niloy J., Lischinski, Dani, Cohen-Or, Daniel, Huang, Hui
We present ShapeFormer, a transformer-based network that produces a distribution of object completions, conditioned on incomplete, and possibly noisy, point clouds. The resultant distribution can then be sampled to generate likely completions, each e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2201.10326
We present UrbanScene3D, a large-scale data platform for research of urban scene perception and reconstruction. UrbanScene3D contains over 128k high-resolution images covering 16 scenes including large-scale real urban regions and synthetic cities wi
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.04286
Without a shape-aware response, it is hard to characterize the 3D geometry of a point cloud efficiently with a compact set of kernels. In this paper, we advocate the use of Hausdorff distance as a shape-aware distance measure for calculating point co
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.13118
Publikováno v:
Autonomous Outdoor Scanning via Online Topological and Geometric Path Optimization, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020
Autonomous 3D acquisition of outdoor environments poses special challenges. Different from indoor scenes, where the room space is delineated by clear boundaries and separations (e.g., walls and furniture), an outdoor environment is spacious and unbou
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.12642
We present a novel attention-based mechanism to learn enhanced point features for point cloud processing tasks, e.g., classification and segmentation. Unlike prior works, which were trained to optimize the weights of a pre-selected set of attention p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.06257
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.