RandLA-Net-Enhanced:RandLA-Net改进版
RandLA-Net-Enhanced
原代码论文主要贡献：提出更快的点云语义分割模型。
对比现有的采样方法，发现随机采样最好。
为了减小随机采样丢失的信息，提出局部特征采样器，包括 Local Spatial Encoding (LocSE) 和 Attentive Pooling。
下为此代码对应文献信息。
@article{hu2019randla,
title={RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds},
author={Hu, Qingyong and Yang, Bo and Xie, Linhai and Rosa, Stefano and Guo, Yulan and Wang, Zhihua and Trigoni, Niki and Markham, Andr
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[{"title":"（ 186 个子文件 374.85MB ） RandLA-Net-Enhanced:RandLA-Net改进版","children":[{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 3.88KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 6B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"helper_requirements.txt <span style='color:#111;'> 127B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"compile_wrappers.sh <span style='color:#111;'> 102B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"grid_subsampling.cpp <span style='color:#111;'> 3.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"......","children":null,"spread":false},{"title":"<span style='color:steelblue;'>文件过多，未全部展示</span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]
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