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以下是分割相关的文章

2025-08-02
PaperRead：PointNet++：Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 这篇文章是PointNet的续篇，网上也有很多说明博客，这里记录我觉得比较重要的Method部分 PS：这篇文章的一些代码注释感谢沈同学的一些帮助 Method 对于PointNet的介绍 PaperRead：PointNet：Deep Learning on Point Sets for 3D C
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2025-08-02
PaperRead：PointNet：Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 这篇文章网上给的解读很多，我大概就从贡献和方法来简单介绍一下这个开山鼻祖方法，里面的数学推导我也不做过多的解释 Contributions 我们工作的关键贡献如下：我们设计了一种新颖的深度网络架构，适用于处理3D中的无序点集；我们展示了如何训练这样的网络以执行3D形状分类、形状部件分割和场景语义
- 2025-08-02
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2025-07-17
PaperRead：SoftGroup：for 3D Instance Segmentation on Point Clouds Introduction 最新的方法是3D实力分割当成自底向上的流程：先打标签再聚类网络输出点语义类别和中心偏移向量，再用聚类把同类别并且几何距离近的点合并成实例聚类使用hardlabel（只取最大概率），往往造成 IoU 很低：真‑柜子被拆成几块；假阳性：错误语义区又生成了多余实例。语义预
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