Semantic3D.net : A new large-scale point cloud classification benchmark
This paper presents a new 3D point cloud classification benchmark data set with over four billion manually labelled points, meant as input for data-hungry (deep) learning methods. We also discuss first submissions to the benchmark that use deep convolutional neural networks (CNNs) as a work horse, w...
Lưu vào:
Tác giả chính: | Hackel, T. |
---|---|
Định dạng: | BB |
Ngôn ngữ: | eng |
Thông tin xuất bản: |
2020
|
Chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | http://tailieuso.tlu.edu.vn/handle/DHTL/5204 |
Từ khóa: |
Thêm từ khóa bạn đọc
Không có từ khóa, Hãy là người đầu tiên gắn từ khóa cho biểu ghi này!
|
Tài liệu tương tự
-
Geometric features and their relevance for 3D point cloud classification
Thông tin tác giả:: Weinmann, M.
Thông tin xuất bản: (2020) -
Machining tool identification utilizing temporal 3D point clouds
Thông tin tác giả:: Thanasis, Zoumpekas, và những người khác
Thông tin xuất bản: (2023) -
Exploiting indoor mobile laser scanner trajectories for semantic interpretation of point clouds
Thông tin tác giả:: Díaz Vilariño, L., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020) -
Supervised and unsupervised MRF based 3D scene classification in multiple view airborn oblique images + powerpoint
Thông tin tác giả:: Xiao, J., và những người khác
Thông tin xuất bản: (2020) -
Detection of single tree Tems in forested areas from high density als point clouds using 3d shape descriptors
Thông tin tác giả:: Amiri, N.
Thông tin xuất bản: (2020)