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 Toronto 3D
3D Semantic Segmentation On Toronto 3D
المقاييس
OA
mIoU
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
Columns
اسم النموذج
OA
mIoU
Paper Title
SCF-Net
95.50
73.60
SCF-Net: Learning Spatial Contextual Features for Large-Scale Point Cloud Segmentation
RandLANet
93.50
68.40
RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
KPFCNN
91.71
60.30
Toronto-3D: A Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways
TGNet
91.64
58.34
Toronto-3D: A Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways
MS-PCNN
91.53
58.01
Toronto-3D: A Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways
PointNet++
91.21
56.55
Toronto-3D: A Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways
DGCNN
89.00
49.60
Toronto-3D: A Large-scale Mobile LiDAR Dataset for Semantic Segmentation of Urban Roadways
0 of 7 row(s) selected.
Previous
Next
3D Semantic Segmentation On Toronto 3D | SOTA | HyperAI