JavaShuo
栏目
标签
Semantic3D
时间 2020-12-30
标签
计算机视觉
栏目
快乐工作
繁體版
原文
原文链接
包含8个语义类,涵盖了广泛的城市户外场景:教堂、街道、铁轨、广场、村庄、足球场和城堡。我们精心选择了各种不同的自然和人工场景,以防止分类器的过度拟合。所有发布的场景都是在中欧捕获的 数据格式 ascii text files with format {x, y, z, intensity, r, g, b} semantic-8: 包含8个语义标签 1:人造地形:主要是路面 2:自然地形:以草地为
>>阅读原文<<
相关文章
1.
用RandLA-Net 训练Semantic3D
2.
【点云训练】RandLA-Net Semantic3D
3.
【点云】RandLA-Net Semantic3D SemanticKITTI 预测结果可视化
4.
Semantic3D——户外场景点云分割数据集
5.
PCL库自带Example使用方法
6.
3D点云点云分割、目标检测、分类
7.
综述 | 国防科技大学发布最新「3D点云深度学习」综述论文
8.
国防科技大学发布最新「3D点云深度学习」综述论文
9.
(以包含建筑物为主) 3维/点云/遥感数据集
10.
【点云】PointCNN: Convolution On X-Transformed Points
更多相关文章...
相关标签/搜索
快乐工作
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
安装cuda+cuDNN
2.
GitHub的使用说明
3.
phpDocumentor使用教程【安装PHPDocumentor】
4.
yarn run build报错Component is not found in path “npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index“
5.
精讲Haproxy搭建Web集群
6.
安全测试基础之MySQL
7.
C/C++编程笔记:C语言中的复杂声明分析,用实例带你完全读懂
8.
Python3教程(1)----搭建Python环境
9.
李宏毅机器学习课程笔记2:Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
10.
阿里云ECS配置速记
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
用RandLA-Net 训练Semantic3D
2.
【点云训练】RandLA-Net Semantic3D
3.
【点云】RandLA-Net Semantic3D SemanticKITTI 预测结果可视化
4.
Semantic3D——户外场景点云分割数据集
5.
PCL库自带Example使用方法
6.
3D点云点云分割、目标检测、分类
7.
综述 | 国防科技大学发布最新「3D点云深度学习」综述论文
8.
国防科技大学发布最新「3D点云深度学习」综述论文
9.
(以包含建筑物为主) 3维/点云/遥感数据集
10.
【点云】PointCNN: Convolution On X-Transformed Points
>>更多相关文章<<