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indsigt - Semantische Segmentierung von 3D-Punktwolken
Omni-Adaptive Sparse 3D CNNs für die semantische Segmentierung von 3D-Szenen
Durch die Einführung von adaptiven Rezeptionsfeldern und adaptiven Beziehungen können Sparse-CNN-Modelle die Leistung von Punkt-Transformer-Modellen in der 3D-semantischen Segmentierung übertreffen, ohne dabei Effizienz einzubüßen.
Kritische Überlegungen zur semantischen Segmentierung von 3D-Punktwolken mit wenigen Aufnahmen
Die Arbeit identifiziert wichtige Probleme in der semantischen Segmentierung von 3D-Punktwolken mit wenigen Aufnahmen und schlägt innovative Lösungen vor.
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