Zeitschriftenartikel zum Thema „3D point cloud representation“
Geben Sie eine Quelle nach APA, MLA, Chicago, Harvard und anderen Zitierweisen an
Machen Sie sich mit Top-50 Zeitschriftenartikel für die Forschung zum Thema "3D point cloud representation" bekannt.
Neben jedem Werk im Literaturverzeichnis ist die Option "Zur Bibliographie hinzufügen" verfügbar. Nutzen Sie sie, wird Ihre bibliographische Angabe des gewählten Werkes nach der nötigen Zitierweise (APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver usw.) automatisch gestaltet.
Sie können auch den vollen Text der wissenschaftlichen Publikation im PDF-Format herunterladen und eine Online-Annotation der Arbeit lesen, wenn die relevanten Parameter in den Metadaten verfügbar sind.
Sehen Sie die Zeitschriftenartikel für verschiedene Spezialgebieten durch und erstellen Sie Ihre Bibliographie auf korrekte Weise.
Arya, Hemlata, Parul Saxena und Jaimala Jha. „Detection of 3D Object in Point Cloud: Cloud Semantic Segmentation in Lane Marking“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 10s (07.10.2023): 376–81. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i10s.7645.
Der volle Inhalt der QuelleBarnefske, E., und H. Sternberg. „PCCT: A POINT CLOUD CLASSIFICATION TOOL TO CREATE 3D TRAINING DATA TO ADJUST AND DEVELOP 3D CONVNET“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W16 (17.09.2019): 35–40. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w16-35-2019.
Der volle Inhalt der QuelleOrts-Escolano, Sergio, Jose Garcia-Rodriguez, Miguel Cazorla, Vicente Morell, Jorge Azorin, Marcelo Saval, Alberto Garcia-Garcia und Victor Villena. „Bioinspired point cloud representation: 3D object tracking“. Neural Computing and Applications 29, Nr. 9 (16.09.2016): 663–72. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-016-2585-0.
Der volle Inhalt der QuelleRai, A., N. Srivastava, K. Khoshelham und K. Jain. „SEMANTIC ENRICHMENT OF 3D POINT CLOUDS USING 2D IMAGE SEGMENTATION“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-1/W2-2023 (14.12.2023): 1659–66. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-1-w2-2023-1659-2023.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Yichen. „3D point cloud domain generalization via adversarial training“. Applied and Computational Engineering 13, Nr. 1 (23.10.2023): 160–68. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/13/20230725.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Zexin, Qin Ye, Jantien Stoter und Liangliang Nan. „Enriching Point Clouds with Implicit Representations for 3D Classification and Segmentation“. Remote Sensing 15, Nr. 1 (22.12.2022): 61. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010061.
Der volle Inhalt der QuelleQuach, Maurice, Aladine Chetouani, Giuseppe Valenzise und Frederic Dufaux. „A deep perceptual metric for 3D point clouds“. Electronic Imaging 2021, Nr. 9 (18.01.2021): 257–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.9.iqsp-257.
Der volle Inhalt der QuelleDecker, Kevin T., und Brett J. Borghetti. „Hyperspectral Point Cloud Projection for the Semantic Segmentation of Multimodal Hyperspectral and Lidar Data with Point Convolution-Based Deep Fusion Neural Networks“. Applied Sciences 13, Nr. 14 (14.07.2023): 8210. http://dx.doi.org/10.3390/app13148210.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Shidi, Miaomiao Liu und Christian Walder. „EditVAE: Unsupervised Parts-Aware Controllable 3D Point Cloud Shape Generation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 2 (28.06.2022): 1386–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i2.20027.
Der volle Inhalt der QuelleBello, Saifullahi Aminu, Shangshu Yu, Cheng Wang, Jibril Muhmmad Adam und Jonathan Li. „Review: Deep Learning on 3D Point Clouds“. Remote Sensing 12, Nr. 11 (28.05.2020): 1729. http://dx.doi.org/10.3390/rs12111729.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yu, Yigong Wang, Yi-Fan Li, Zhuoyi Wang, Yang Gao und Latifur Khan. „Single View Point Cloud Generation via Unified 3D Prototype“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 3 (18.05.2021): 2064–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16303.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yang, und Shunping Xiao. „Affinity-Point Graph Convolutional Network for 3D Point Cloud Analysis“. Applied Sciences 12, Nr. 11 (25.05.2022): 5328. http://dx.doi.org/10.3390/app12115328.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Tiansheng. „PG-Net:3D point cloud completion based on graph convolutional network“. Applied and Computational Engineering 13, Nr. 1 (23.10.2023): 189–98. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/13/20230731.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xi, Mengqing Cao, Cong Li, Hua Zhao und Dong Yang. „Learning Implicit Neural Representation for Satellite Object Mesh Reconstruction“. Remote Sensing 15, Nr. 17 (24.08.2023): 4163. http://dx.doi.org/10.3390/rs15174163.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Le, Jian Sun und Qiang Zheng. „3D Point Cloud Recognition Based on a Multi-View Convolutional Neural Network“. Sensors 18, Nr. 11 (29.10.2018): 3681. http://dx.doi.org/10.3390/s18113681.
Der volle Inhalt der QuelleFan, Xiangsuo, Dachuan Xiao, Dengsheng Cai und Wentao Ding. „Real Pseudo-Lidar Point Cloud Fusion for 3D Object Detection“. Electronics 12, Nr. 18 (18.09.2023): 3920. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12183920.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Shaolei, Kexue Fu, Manning Wang und Zhijian Song. „Group-in-Group Relation-Based Transformer for 3D Point Cloud Learning“. Remote Sensing 14, Nr. 7 (24.03.2022): 1563. http://dx.doi.org/10.3390/rs14071563.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Weiping, Jia Sun, Wanyi Li, Ting Hu und Peng Wang. „Deep Learning on Point Clouds and Its Application: A Survey“. Sensors 19, Nr. 19 (26.09.2019): 4188. http://dx.doi.org/10.3390/s19194188.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Mutian, Junhao Zhang, Zhipeng Zhou, Mingye Xu, Xiaojuan Qi und Yu Qiao. „Learning Geometry-Disentangled Representation for Complementary Understanding of 3D Object Point Cloud“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 4 (18.05.2021): 3056–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16414.
Der volle Inhalt der QuelleEl Sayed, Abdul Rahman, Abdallah El Chakik, Hassan Alabboud und Adnan Yassine. „An efficient simplification method for point cloud based on salient regions detection“. RAIRO - Operations Research 53, Nr. 2 (April 2019): 487–504. http://dx.doi.org/10.1051/ro/2018082.
Der volle Inhalt der QuelleHairuddin, A., S. Azri, U. Ujang, M. G. Cuétara, G. M. Retortillo und S. Mohd Salleh. „DEVELOPMENT OF 3D CITY MODEL USING VIDEOGRAMMETRY TECHNIQUE“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-4/W16 (01.10.2019): 221–28. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w16-221-2019.
Der volle Inhalt der QuelleAtik, Muhammed Enes, und Zaide Duran. „An Efficient Ensemble Deep Learning Approach for Semantic Point Cloud Segmentation Based on 3D Geometric Features and Range Images“. Sensors 22, Nr. 16 (18.08.2022): 6210. http://dx.doi.org/10.3390/s22166210.
Der volle Inhalt der QuelleZhu, Feng, Jieyu Zhao und Zhengyi Cai. „A Contrastive Learning Method for the Visual Representation of 3D Point Clouds“. Algorithms 15, Nr. 3 (08.03.2022): 89. http://dx.doi.org/10.3390/a15030089.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Rui, Xuran Pan, Henry Zheng, Haojun Jiang, Zhifeng Xie, Cheng Wu, Shiji Song und Gao Huang. „Joint representation learning for text and 3D point cloud“. Pattern Recognition 147 (März 2024): 110086. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110086.
Der volle Inhalt der QuelleLaupheimer, D., M. H. Shams Eddin und N. Haala. „ON THE ASSOCIATION OF LIDAR POINT CLOUDS AND TEXTURED MESHES FOR MULTI-MODAL SEMANTIC SEGMENTATION“. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences V-2-2020 (03.08.2020): 509–16. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-2-2020-509-2020.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Jingwen, Zikun Zhou, Guangming Lu, Jiandong Tian und Wenjie Pei. „Robust 3D Tracking with Quality-Aware Shape Completion“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 7 (24.03.2024): 7160–68. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i7.28544.
Der volle Inhalt der QuelleMa, Wuwei, Xi Yang, Qiufeng Wang, Kaizhu Huang und Xiaowei Huang. „Multi-Scope Feature Extraction for Intracranial Aneurysm 3D Point Cloud Completion“. Cells 11, Nr. 24 (17.12.2022): 4107. http://dx.doi.org/10.3390/cells11244107.
Der volle Inhalt der QuellePoux, F., R. Neuville, P. Hallot und R. Billen. „MODEL FOR SEMANTICALLY RICH POINT CLOUD DATA“. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-4/W5 (23.10.2017): 107–15. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-4-w5-107-2017.
Der volle Inhalt der QuelleChen, Shuaijun, Jinxi Wang, Wei Pan, Shang Gao, Meili Wang und Xuequan Lu. „Towards uniform point distribution in feature-preserving point cloud filtering“. Computational Visual Media 9, Nr. 2 (03.01.2023): 249–63. http://dx.doi.org/10.1007/s41095-022-0278-4.
Der volle Inhalt der QuelleMarkiewicz, J. S., Ł. Markiewicz und P. Foryś. „THE COMPARISON OF 2D AND 3D DETECTORS FOR TLS DATA REGISTRATION – PRELIMINARY RESULTS“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W9 (31.01.2019): 467–72. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w9-467-2019.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Ronghua, Yu Chen, Genshe Chen und Erik Blasch. „SAUSA: Securing Access, Usage, and Storage of 3D Point CloudData by a Blockchain-Based Authentication Network“. Future Internet 14, Nr. 12 (28.11.2022): 354. http://dx.doi.org/10.3390/fi14120354.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Xiaoshui, Zhou Huang, Sheng Li, Wentao Qu, Tong He, Yuenan Hou, Yifan Zuo und Wanli Ouyang. „Frozen CLIP Transformer Is an Efficient Point Cloud Encoder“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, Nr. 3 (24.03.2024): 2382–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28013.
Der volle Inhalt der QuelleYou, Haoxuan, Yifan Feng, Xibin Zhao, Changqing Zou, Rongrong Ji und Yue Gao. „PVRNet: Point-View Relation Neural Network for 3D Shape Recognition“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 9119–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019119.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Huaijin, Jixiang Du, Yong Zhang und Hongbo Zhang. „Enhancing Point Features with Spatial Information for Point-Based 3D Object Detection“. Scientific Programming 2021 (21.12.2021): 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4650660.
Der volle Inhalt der QuelleFirintepe, Ahmet, Carolin Vey, Stylianos Asteriadis, Alain Pagani und Didier Stricker. „From IR Images to Point Clouds to Pose: Point Cloud-Based AR Glasses Pose Estimation“. Journal of Imaging 7, Nr. 5 (27.04.2021): 80. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7050080.
Der volle Inhalt der QuelleYu, Siyang, Si Sun, Wei Yan, Guangshuai Liu und Xurui Li. „A Method Based on Curvature and Hierarchical Strategy for Dynamic Point Cloud Compression in Augmented and Virtual Reality System“. Sensors 22, Nr. 3 (07.02.2022): 1262. http://dx.doi.org/10.3390/s22031262.
Der volle Inhalt der QuellePoliyapram, Vinayaraj, Weimin Wang und Ryosuke Nakamura. „A Point-Wise LiDAR and Image Multimodal Fusion Network (PMNet) for Aerial Point Cloud 3D Semantic Segmentation“. Remote Sensing 11, Nr. 24 (10.12.2019): 2961. http://dx.doi.org/10.3390/rs11242961.
Der volle Inhalt der QuelleHoang, Long, Suk-Hwan Lee, Eung-Joo Lee und Ki-Ryong Kwon. „GSV-NET: A Multi-Modal Deep Learning Network for 3D Point Cloud Classification“. Applied Sciences 12, Nr. 1 (04.01.2022): 483. http://dx.doi.org/10.3390/app12010483.
Der volle Inhalt der QuelleXu, Mingye, Zhipeng Zhou, Junhao Zhang und Yu Qiao. „Investigate Indistinguishable Points in Semantic Segmentation of 3D Point Cloud“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 4 (18.05.2021): 3047–55. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16413.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Ming, Xueyu Wu, Xianglei Liu, Tianhang Meng und Peiyuan Zhu. „Integration of Constructive Solid Geometry and Boundary Representation (CSG-BRep) for 3D Modeling of Underground Cable Wells from Point Clouds“. Remote Sensing 12, Nr. 9 (04.05.2020): 1452. http://dx.doi.org/10.3390/rs12091452.
Der volle Inhalt der QuelleLeal, Esmeide, German Sanchez-Torres, John W. Branch-Bedoya, Francisco Abad und Nallig Leal. „A Saliency-Based Sparse Representation Method for Point Cloud Simplification“. Sensors 21, Nr. 13 (23.06.2021): 4279. http://dx.doi.org/10.3390/s21134279.
Der volle Inhalt der QuelleRazali, A. F., M. F. M. Ariff und Z. Majid. „A HYBRID POINT CLOUD REALITY CAPTURE FROM TERRESTRIAL LASER SCANNING AND UAV-PHOTOGRAMMETRY“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVI-2/W1-2022 (25.02.2022): 459–63. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlvi-2-w1-2022-459-2022.
Der volle Inhalt der QuelleImdad, Ulfat, Mirza Tahir Ahmed, Muhammad Asif und Hanan Aljuaid. „3D point cloud lossy compression using quadric surfaces“. PeerJ Computer Science 7 (06.10.2021): e675. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.675.
Der volle Inhalt der QuelleCastagno, Jeremy, und Ella Atkins. „Polylidar3D-Fast Polygon Extraction from 3D Data“. Sensors 20, Nr. 17 (26.08.2020): 4819. http://dx.doi.org/10.3390/s20174819.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Guoting, Zexun Zheng, Lin Chen, Tianyi Qin und Jiahui Song. „Multi-Modal 3D Shape Clustering with Dual Contrastive Learning“. Applied Sciences 12, Nr. 15 (22.07.2022): 7384. http://dx.doi.org/10.3390/app12157384.
Der volle Inhalt der QuelleRyu, Min Woo, Sang Min Oh, Min Ju Kim, Hun Hee Cho, Chang Baek Son und Tae Hoon Kim. „Algorithm for Generating 3D Geometric Representation Based on Indoor Point Cloud Data“. Applied Sciences 10, Nr. 22 (14.11.2020): 8073. http://dx.doi.org/10.3390/app10228073.
Der volle Inhalt der QuelleStojanovic, V., M. Trapp, R. Richter und J. Döllner. „A SERVICE-ORIENTED INDOOR POINT CLOUD PROCESSING PIPELINE“. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W17 (29.11.2019): 339–46. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w17-339-2019.
Der volle Inhalt der QuelleBeckmann, Sophie, Jean-Claude Rosenthal, Eric L. Wisotzky, Peter Eisert und Anna Hilsmann. „Automatic Registration of Anatomical Structures of Stereo-Endoscopic Point Clouds“. Current Directions in Biomedical Engineering 9, Nr. 1 (01.09.2023): 615–18. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2023-1154.
Der volle Inhalt der QuelleDu, Han, Benhe Cai, Xiaoming Li, Weixi Wang und Shengjun Tang. „Method for Generating Indoor 3D Scene Graphs Based on Instance Features and Relationship Encoding“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLVIII-1-2024 (10.05.2024): 135–40. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-1-2024-135-2024.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Fan, Mingliang Che, Xinkai Zuo, Lin Li, Jiyi Zhang und Chi Zhang. „Volumetric Representation and Sphere Packing of Indoor Space for Three-Dimensional Room Segmentation“. ISPRS International Journal of Geo-Information 10, Nr. 11 (29.10.2021): 739. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10110739.
Der volle Inhalt der Quelle