pointconv: deep convolutional networks on 3d point clouds

时间: 2023-05-02 14:05:13 浏览: 83
Q: "b'pointconv: deep convolutional networks on 3d point clouds'". A: 这是一篇关于在三维点云上进行深度卷积网络的文章。它提出了一种新的卷积核设计,将点云图像处理提高到了一个新的水平,并在3D场景分割和点云分类等任务中展现出较好的性能。
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mobilenets: efficient convolutional neural networks for mobile vision applications

Mobilenets是一种高效的卷积神经网络,专门用于移动视觉应用。它采用了深度可分离卷积来减少计算量和参数数量,从而使得在移动设备上运行时速度更快,占用更少的存储空间。这使得Mobilenets成为在移动设备上进行实时图像分类、目标检测和语义分割等任务的理想选择。

sa-net: shuffle attention for deep convolutional neural networks

Shuffle Attention是一种用于深度卷积神经网络的注意力机制,它可以在特征图上进行自适应的通道重组,从而提高网络的性能和泛化能力。该方法通过引入两个注意力模块,即通道注意力和空间注意力,来实现通道重组。通道注意力模块可以自适应地学习每个通道的重要性,而空间注意力模块可以学习每个位置的重要性。通过这种方式,Shuffle Attention可以在不增加网络参数的情况下提高网络的性能。

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管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

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