CVPR 2020 | RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架（已开源）

作者 | 胡庆拥（牛津大学）编辑 | 贾伟CVPR 2020 已经公布录用结果，其中有效投稿 6656 篇，最终录用 1470 篇，接收率 22.1 % 。CVPR 2020 将于6月14日-6月19日在美国西雅图举办。虽然在近三年来，CVPR 的论文投稿量都在持续大涨（CVPR 2018有 3300 篇有效投稿、CVPR 2019有 5160 篇有效投稿、CVPR 2020有效投稿达6656），然而在接收率方面，已是“二连降”（CVPR 2018 收录论文 979 篇、接收率为 29%左右；CVPR 2019 收录论文 1300 篇，接收率为25%左右；CVPR 2020 收录论文 1470篇、接收率为 22%左右）。本文要介绍的是 CVPR 2020上被录用的文章《RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》论文链接: https://arxiv.org/abs/1911.11236TensorFlow代码: https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net先上效果图：一、动机 ………………………………