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Arya, Hemlata, Parul Saxena et 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, no 10s (7 octobre 2023) : 376–81. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i10s.7645.
Texte intégralBarnefske, E., et 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 septembre 2019) : 35–40. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w16-35-2019.
Texte intégralOrts-Escolano, Sergio, Jose Garcia-Rodriguez, Miguel Cazorla, Vicente Morell, Jorge Azorin, Marcelo Saval, Alberto Garcia-Garcia et Victor Villena. « Bioinspired point cloud representation : 3D object tracking ». Neural Computing and Applications 29, no 9 (16 septembre 2016) : 663–72. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-016-2585-0.
Texte intégralRai, A., N. Srivastava, K. Khoshelham et 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 décembre 2023) : 1659–66. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-1-w2-2023-1659-2023.
Texte intégralSun, Yichen. « 3D point cloud domain generalization via adversarial training ». Applied and Computational Engineering 13, no 1 (23 octobre 2023) : 160–68. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/13/20230725.
Texte intégralYang, Zexin, Qin Ye, Jantien Stoter et Liangliang Nan. « Enriching Point Clouds with Implicit Representations for 3D Classification and Segmentation ». Remote Sensing 15, no 1 (22 décembre 2022) : 61. http://dx.doi.org/10.3390/rs15010061.
Texte intégralQuach, Maurice, Aladine Chetouani, Giuseppe Valenzise et Frederic Dufaux. « A deep perceptual metric for 3D point clouds ». Electronic Imaging 2021, no 9 (18 janvier 2021) : 257–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.9.iqsp-257.
Texte intégralDecker, Kevin T., et 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, no 14 (14 juillet 2023) : 8210. http://dx.doi.org/10.3390/app13148210.
Texte intégralLi, Shidi, Miaomiao Liu et Christian Walder. « EditVAE : Unsupervised Parts-Aware Controllable 3D Point Cloud Shape Generation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 2 (28 juin 2022) : 1386–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i2.20027.
Texte intégralBello, Saifullahi Aminu, Shangshu Yu, Cheng Wang, Jibril Muhmmad Adam et Jonathan Li. « Review : Deep Learning on 3D Point Clouds ». Remote Sensing 12, no 11 (28 mai 2020) : 1729. http://dx.doi.org/10.3390/rs12111729.
Texte intégralLin, Yu, Yigong Wang, Yi-Fan Li, Zhuoyi Wang, Yang Gao et Latifur Khan. « Single View Point Cloud Generation via Unified 3D Prototype ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 3 (18 mai 2021) : 2064–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16303.
Texte intégralWang, Yang, et Shunping Xiao. « Affinity-Point Graph Convolutional Network for 3D Point Cloud Analysis ». Applied Sciences 12, no 11 (25 mai 2022) : 5328. http://dx.doi.org/10.3390/app12115328.
Texte intégralWang, Tiansheng. « PG-Net:3D point cloud completion based on graph convolutional network ». Applied and Computational Engineering 13, no 1 (23 octobre 2023) : 189–98. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/13/20230731.
Texte intégralYang, Xi, Mengqing Cao, Cong Li, Hua Zhao et Dong Yang. « Learning Implicit Neural Representation for Satellite Object Mesh Reconstruction ». Remote Sensing 15, no 17 (24 août 2023) : 4163. http://dx.doi.org/10.3390/rs15174163.
Texte intégralZhang, Le, Jian Sun et Qiang Zheng. « 3D Point Cloud Recognition Based on a Multi-View Convolutional Neural Network ». Sensors 18, no 11 (29 octobre 2018) : 3681. http://dx.doi.org/10.3390/s18113681.
Texte intégralFan, Xiangsuo, Dachuan Xiao, Dengsheng Cai et Wentao Ding. « Real Pseudo-Lidar Point Cloud Fusion for 3D Object Detection ». Electronics 12, no 18 (18 septembre 2023) : 3920. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12183920.
Texte intégralLiu, Shaolei, Kexue Fu, Manning Wang et Zhijian Song. « Group-in-Group Relation-Based Transformer for 3D Point Cloud Learning ». Remote Sensing 14, no 7 (24 mars 2022) : 1563. http://dx.doi.org/10.3390/rs14071563.
Texte intégralLiu, Weiping, Jia Sun, Wanyi Li, Ting Hu et Peng Wang. « Deep Learning on Point Clouds and Its Application : A Survey ». Sensors 19, no 19 (26 septembre 2019) : 4188. http://dx.doi.org/10.3390/s19194188.
Texte intégralXu, Mutian, Junhao Zhang, Zhipeng Zhou, Mingye Xu, Xiaojuan Qi et Yu Qiao. « Learning Geometry-Disentangled Representation for Complementary Understanding of 3D Object Point Cloud ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 4 (18 mai 2021) : 3056–64. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16414.
Texte intégralEl Sayed, Abdul Rahman, Abdallah El Chakik, Hassan Alabboud et Adnan Yassine. « An efficient simplification method for point cloud based on salient regions detection ». RAIRO - Operations Research 53, no 2 (avril 2019) : 487–504. http://dx.doi.org/10.1051/ro/2018082.
Texte intégralHairuddin, A., S. Azri, U. Ujang, M. G. Cuétara, G. M. Retortillo et 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 (1 octobre 2019) : 221–28. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-4-w16-221-2019.
Texte intégralAtik, Muhammed Enes, et Zaide Duran. « An Efficient Ensemble Deep Learning Approach for Semantic Point Cloud Segmentation Based on 3D Geometric Features and Range Images ». Sensors 22, no 16 (18 août 2022) : 6210. http://dx.doi.org/10.3390/s22166210.
Texte intégralZhu, Feng, Jieyu Zhao et Zhengyi Cai. « A Contrastive Learning Method for the Visual Representation of 3D Point Clouds ». Algorithms 15, no 3 (8 mars 2022) : 89. http://dx.doi.org/10.3390/a15030089.
Texte intégralHuang, Rui, Xuran Pan, Henry Zheng, Haojun Jiang, Zhifeng Xie, Cheng Wu, Shiji Song et Gao Huang. « Joint representation learning for text and 3D point cloud ». Pattern Recognition 147 (mars 2024) : 110086. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2023.110086.
Texte intégralLaupheimer, D., M. H. Shams Eddin et 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 (3 août 2020) : 509–16. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-v-2-2020-509-2020.
Texte intégralZhang, Jingwen, Zikun Zhou, Guangming Lu, Jiandong Tian et Wenjie Pei. « Robust 3D Tracking with Quality-Aware Shape Completion ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 7 (24 mars 2024) : 7160–68. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i7.28544.
Texte intégralMa, Wuwei, Xi Yang, Qiufeng Wang, Kaizhu Huang et Xiaowei Huang. « Multi-Scope Feature Extraction for Intracranial Aneurysm 3D Point Cloud Completion ». Cells 11, no 24 (17 décembre 2022) : 4107. http://dx.doi.org/10.3390/cells11244107.
Texte intégralPoux, F., R. Neuville, P. Hallot et R. Billen. « MODEL FOR SEMANTICALLY RICH POINT CLOUD DATA ». ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-4/W5 (23 octobre 2017) : 107–15. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-4-w5-107-2017.
Texte intégralChen, Shuaijun, Jinxi Wang, Wei Pan, Shang Gao, Meili Wang et Xuequan Lu. « Towards uniform point distribution in feature-preserving point cloud filtering ». Computational Visual Media 9, no 2 (3 janvier 2023) : 249–63. http://dx.doi.org/10.1007/s41095-022-0278-4.
Texte intégralMarkiewicz, J. S., Ł. Markiewicz et P. Foryś. « THE COMPARISON OF 2D AND 3D DETECTORS FOR TLS DATA REGISTRATION &ndash ; PRELIMINARY RESULTS ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLII-2/W9 (31 janvier 2019) : 467–72. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w9-467-2019.
Texte intégralXu, Ronghua, Yu Chen, Genshe Chen et Erik Blasch. « SAUSA : Securing Access, Usage, and Storage of 3D Point CloudData by a Blockchain-Based Authentication Network ». Future Internet 14, no 12 (28 novembre 2022) : 354. http://dx.doi.org/10.3390/fi14120354.
Texte intégralHuang, Xiaoshui, Zhou Huang, Sheng Li, Wentao Qu, Tong He, Yuenan Hou, Yifan Zuo et Wanli Ouyang. « Frozen CLIP Transformer Is an Efficient Point Cloud Encoder ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, no 3 (24 mars 2024) : 2382–90. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i3.28013.
Texte intégralYou, Haoxuan, Yifan Feng, Xibin Zhao, Changqing Zou, Rongrong Ji et Yue Gao. « PVRNet : Point-View Relation Neural Network for 3D Shape Recognition ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 9119–26. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019119.
Texte intégralLiu, Huaijin, Jixiang Du, Yong Zhang et Hongbo Zhang. « Enhancing Point Features with Spatial Information for Point-Based 3D Object Detection ». Scientific Programming 2021 (21 décembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/4650660.
Texte intégralFirintepe, Ahmet, Carolin Vey, Stylianos Asteriadis, Alain Pagani et Didier Stricker. « From IR Images to Point Clouds to Pose : Point Cloud-Based AR Glasses Pose Estimation ». Journal of Imaging 7, no 5 (27 avril 2021) : 80. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7050080.
Texte intégralYu, Siyang, Si Sun, Wei Yan, Guangshuai Liu et Xurui Li. « A Method Based on Curvature and Hierarchical Strategy for Dynamic Point Cloud Compression in Augmented and Virtual Reality System ». Sensors 22, no 3 (7 février 2022) : 1262. http://dx.doi.org/10.3390/s22031262.
Texte intégralPoliyapram, Vinayaraj, Weimin Wang et Ryosuke Nakamura. « A Point-Wise LiDAR and Image Multimodal Fusion Network (PMNet) for Aerial Point Cloud 3D Semantic Segmentation ». Remote Sensing 11, no 24 (10 décembre 2019) : 2961. http://dx.doi.org/10.3390/rs11242961.
Texte intégralHoang, Long, Suk-Hwan Lee, Eung-Joo Lee et Ki-Ryong Kwon. « GSV-NET : A Multi-Modal Deep Learning Network for 3D Point Cloud Classification ». Applied Sciences 12, no 1 (4 janvier 2022) : 483. http://dx.doi.org/10.3390/app12010483.
Texte intégralXu, Mingye, Zhipeng Zhou, Junhao Zhang et Yu Qiao. « Investigate Indistinguishable Points in Semantic Segmentation of 3D Point Cloud ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 4 (18 mai 2021) : 3047–55. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i4.16413.
Texte intégralHuang, Ming, Xueyu Wu, Xianglei Liu, Tianhang Meng et 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, no 9 (4 mai 2020) : 1452. http://dx.doi.org/10.3390/rs12091452.
Texte intégralLeal, Esmeide, German Sanchez-Torres, John W. Branch-Bedoya, Francisco Abad et Nallig Leal. « A Saliency-Based Sparse Representation Method for Point Cloud Simplification ». Sensors 21, no 13 (23 juin 2021) : 4279. http://dx.doi.org/10.3390/s21134279.
Texte intégralRazali, A. F., M. F. M. Ariff et 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 février 2022) : 459–63. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlvi-2-w1-2022-459-2022.
Texte intégralImdad, Ulfat, Mirza Tahir Ahmed, Muhammad Asif et Hanan Aljuaid. « 3D point cloud lossy compression using quadric surfaces ». PeerJ Computer Science 7 (6 octobre 2021) : e675. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.675.
Texte intégralCastagno, Jeremy, et Ella Atkins. « Polylidar3D-Fast Polygon Extraction from 3D Data ». Sensors 20, no 17 (26 août 2020) : 4819. http://dx.doi.org/10.3390/s20174819.
Texte intégralLin, Guoting, Zexun Zheng, Lin Chen, Tianyi Qin et Jiahui Song. « Multi-Modal 3D Shape Clustering with Dual Contrastive Learning ». Applied Sciences 12, no 15 (22 juillet 2022) : 7384. http://dx.doi.org/10.3390/app12157384.
Texte intégralRyu, Min Woo, Sang Min Oh, Min Ju Kim, Hun Hee Cho, Chang Baek Son et Tae Hoon Kim. « Algorithm for Generating 3D Geometric Representation Based on Indoor Point Cloud Data ». Applied Sciences 10, no 22 (14 novembre 2020) : 8073. http://dx.doi.org/10.3390/app10228073.
Texte intégralStojanovic, V., M. Trapp, R. Richter et 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 novembre 2019) : 339–46. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlii-2-w17-339-2019.
Texte intégralBeckmann, Sophie, Jean-Claude Rosenthal, Eric L. Wisotzky, Peter Eisert et Anna Hilsmann. « Automatic Registration of Anatomical Structures of Stereo-Endoscopic Point Clouds ». Current Directions in Biomedical Engineering 9, no 1 (1 septembre 2023) : 615–18. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2023-1154.
Texte intégralDu, Han, Benhe Cai, Xiaoming Li, Weixi Wang et 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 mai 2024) : 135–40. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xlviii-1-2024-135-2024.
Texte intégralYang, Fan, Mingliang Che, Xinkai Zuo, Lin Li, Jiyi Zhang et Chi Zhang. « Volumetric Representation and Sphere Packing of Indoor Space for Three-Dimensional Room Segmentation ». ISPRS International Journal of Geo-Information 10, no 11 (29 octobre 2021) : 739. http://dx.doi.org/10.3390/ijgi10110739.
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