TR-Net: A Transformer-Based Neural Network for Point Cloud Processing
Point cloud is a versatile geometric representation that could be applied in computer vision tasks. On account of the disorder of point cloud, it is challenging to design a deep neural network used in point cloud analysis. Furthermore, most existing frameworks for point cloud processing either hardl...
প্রধান লেখক: | Luyao Liu, Enqing Chen, Yingqiang Ding |
---|---|
বিন্যাস: | প্রবন্ধ |
ভাষা: | English |
প্রকাশিত: |
MDPI AG
2022-06-01
|
মালা: | Machines |
বিষয়গুলি: | |
অনলাইন ব্যবহার করুন: | https://www.mdpi.com/2075-1702/10/7/517 |
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
DFT-Net: Deep Feature Transformation Based Network for Object Categorization and Part Segmentation in 3-Dimensional Point Clouds
অনুযায়ী: Mehak Sheikh, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022-03-01) -
Effective Point Cloud Analysis Using Multi-Scale Features
অনুযায়ী: Qiang Zheng, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2021-08-01) -
Group-in-Group Relation-Based Transformer for 3D Point Cloud Learning
অনুযায়ী: Shaolei Liu, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022-03-01) -
CGR-Block: Correlated Feature Extractor and Geometric Feature Fusion for Point Cloud Analysis
অনুযায়ী: Fan Wang, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2022-06-01) -
Advanced Feature Learning on Point Clouds Using Multi-Resolution Features and Learnable Pooling
অনুযায়ী: Kevin Tirta Wijaya, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2024-05-01)