OctNet公司 swMATH ID: 36665 软件作者： Gernot Riegler、Ali Osman Ulusoy、Andreas Geiger 说明： OctNet：学习高分辨率的深度3D表现。我们提出了OctNet，一种使用稀疏3D数据进行深度学习的表示。与现有模型相比，我们的表示支持深度和高分辨率的三维卷积网络。为此，我们利用输入数据中的稀疏性，使用一组不平衡的八叉树对空间进行分层分区，其中每个叶节点存储一个池特征表示。这样可以将内存分配和计算集中到相关的密集区域，并在不影响分辨率的情况下实现更深层次的网络。通过分析分辨率对几个3D任务的影响，包括3D对象分类、方向估计和点云标记，我们展示了OctNet表示的实用性。 主页： https://arxiv.org/abs/1611.05009 源代码： https://github.com/griegler/octnet 依赖项： 蟒蛇 相关软件： PointNet（点网）;VoxNet公司;ImageNet公司;VoxelNet公司;美国有线电视新闻网;亚当;SPLATNet公司;ShapeNet公司;基蒂;AlexNet公司;深度实验室;点2顺序;固态硬盘;张紧器2传感器;掌中宽带;TensorFlow公司;SYNTHIA数据集;扫描网络;地图视觉;更快的R-CNN 引用于： 16文件 全部的 前5名58位作者引用 2 阿迪蒂亚·巴鲁 2 萨姆比特·加代 2 韩志忠 2 克里希那穆尔蒂，阿达什 2 刘新海 2 刘玉申 2 苏米克·萨卡尔 1 尤尼萨·阿赫桑 1 乔治·阿兰帕齐斯 1 斯文·本克 1 曹彦培 1 米歇尔·查兹马诺拉基斯 1 陈明嘉 1 崔志明 1 加利亚尼，西尔瓦诺 1 高，江江 1 安德烈亚斯·盖革 1 斯蒂法诺·贾尼 1 列奥尼达斯·约翰·吉巴斯 1 蒂莫·哈克尔 1 马修·黑根 1 洪方洲 1 Joseph Rivlin，莫尔 1 伊维卡·基奇 1 罗恩·金梅尔 1 Petros D.库穆塔科斯。 1 兰金辉 1 桑胡克·李 1 Lee，Xian Yeow先生 1 李飞凡 1 李汉燕 1 林，林 1 刘立刚 1 A.V.洛帕塔。 1 维多利亚州迈尔斯 1 S.R.奥尔洛娃。 1 高塔姆·派伊。 1 彭一凡 1 平、于涵 1 詹·昆泽尔 1 拉杜·亚历山德鲁·罗苏 1 康拉德·辛德勒 1 尼尔·索琴 1 大卫·斯图兹 1 米哈伊尔·乌斯维亚佐夫 1 潘泰利斯·R·弗拉查斯。 1 奥利弗·沃格特 1 王炳旭 1 王昌波 1 王文平 1 王远波 1 维格纳，Jan D。 1 魏国栋 1 杨磊 1 英、乐兴 1 莱昂纳多·泽佩达·努涅斯 1 邹倩芳 1 马蒂亚斯·茨威克 全部的 前5名8篇连载文章中引用 6 计算机辅助几何设计 三 国际计算机视觉杂志 1 应用力学与工程中的计算机方法 1 计算物理杂志 1 计算与应用数学杂志 1 机器学习 1 自动化和远程控制 1 计算机图形学和视觉的基础和发展趋势 全部的 前5名在9个字段中引用 11 计算机科学（68至XX） 7 数值分析（65-XX） 2 信息与通信理论、电路（94-XX） 1 近似和展开（41至XX） 1 欧氏空间的调和分析（42至XX） 1 微分几何（53至XX） 1 流体力学（76-XX） 1 统计力学，物质结构（82-XX） 1 生物学和其他自然科学（92-XX） 按年份列出的引文