CVPR 2019 | 旷视Oral论文提出GeoNet：基于测地距离的点云分析深度网络

全球计算机视觉三大顶会之一 CVPR 2019 （IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）将于 6 月 16-20 在美国洛杉矶如期而至。届时，旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前，旷视每周会推出一篇 CVPR'19 接收论文解读文章。本文是第 2 篇解读，旷视 CVPR'19 Oral 论文提出一种基于测地距离的点云分析深度网络——GeoNet。论文名称：GeoNet: Deep Geodesic Networks for Point Cloud Analysis 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1901.00680.pdf导语 简介 GeoNet 方法问题陈述 方法 测地邻域估计 特征提取 测地匹配测地融合PU-Net PointNet++ GeoNet实验 测地邻域估计 点云上采样 法向量估计及网格重建 非刚性形状分类 结论 参考文献 往 ………………………………