HyperAI
HyperAI
الرئيسية
المنصة
الوثائق
الأخبار
الأوراق البحثية
الدروس
مجموعات البيانات
الموسوعة
SOTA
نماذج LLM
لوحة الأداء GPU
الفعاليات
البحث
حول
شروط الخدمة
سياسة الخصوصية
العربية
HyperAI
HyperAI
Toggle Sidebar
البحث في الموقع...
⌘
K
Command Palette
Search for a command to run...
المنصة
الرئيسية
SOTA
التمييز_الدلالاتي_الثلاثي_الأبعاد
3D Semantic Segmentation On Sensaturban
3D Semantic Segmentation On Sensaturban
المقاييس
mIoU
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
Columns
اسم النموذج
mIoU
Paper Title
LCPFormer
63.4
LCPFormer: Towards Effective 3D Point Cloud Analysis via Local Context Propagation in Transformers
EyeNet
62.30
Human Vision Based 3D Point Cloud Semantic Segmentation of Large-Scale Outdoor Scene
BEV-Seg3D-Net
61.7
Efficient Urban-scale Point Clouds Segmentation with BEV Projection
KPConv
57.58
KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
SCF-Net
55.1
SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large-Scale Point Cloud Segmentation
SparseConv
42.66
3D Semantic Segmentation with Submanifold Sparse Convolutional Networks
SPGraph
37.29
Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs
TangentConv
33.30
Tangent Convolutions for Dense Prediction in 3D
0 of 8 row(s) selected.
Previous
Next
3D Semantic Segmentation On Sensaturban | SOTA | HyperAI