arXiv Computer Vision· Konan Sasaki, Junya Komori, Kazuhiro Hotta·· 4 小时前AI 评分22
减少3D点云分割中空间填充曲线近邻与空间近邻的差距
Reducing the Gap Between Spatial and Space-Filling Curve Neighbors in 3D Point Cloud Segmentation
AI 导读
针对空间填充曲线（SFC）近邻搜索中曲线邻近关系与原始欧氏空间邻近关系存在差距的问题，研究者提出一种损失函数，通过计算SFC上相邻点之间的距离，训练模型优化在原始3D空间中相距较远的点对之间的特征相似度。该方法被集成到高性能3D点云分割模型中，在三个数据集上评估，在室内和室外点云数据集上均优于传统方法。
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