RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds CVPR 论文笔记 2020
牛津大学，国防科技大学 代码：地址 更加详细的论文翻译：地址 本文提出轻量级高效的大规模点云语义分割算法：RandLA-Net。其单次可处理 1 0 6 10^6 106个点，速度相较于基于图的SPG方法快了200倍，且内存占用较小，语义分割精度SOTA。 现有方法均不能处理大规模的点云数据，局限在较小规模的场景和点云数据上，作者认为主要原因有： 点云采样方法计算量大，内存占用高（这个是主因，除了
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