Solbakken - Pulkkaniemi

B2FIND2026-03-19 收录

考古遗址检测

点云分析

数据链接：

https://b2find.eudat.eu/dataset/d4f0e499-c983-5219-8a53-7ba46055b369 数据链接链接失效反馈

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Tuft påvist i punktsky. Uviss art, men ligger for lavt for steinalder. Må kontrolleres i felt.

Fit4CAD

点云分析

形状识别

Fit4CAD数据集由意大利国家研究委员会应用数学与信息技术研究所创建，包含225个高质量点云，每个点云通过采样CAD对象获得。数据集旨在评估和比较在点云中拟合简单几何原形的方法，特别关注平面、圆柱、圆锥、球体和圆环等几何形状。数据集已分为训练集和测试集，便于机器学习方法的使用。该数据集支持广泛的几何原形识别算法，旨在解决逆向工程中的数字模型重建问题，并推动形状检索、理解和压缩等领域的研究。

arXiv2021-10-05 更新610

点云识别算法_3D目标检测

3D目标检测

点云分析

雷达目标检测算法，能够分析雷达点云中的数据，提取每个目标信息，包含坐标、速度、航向角、大小、类别等

海南省数据产品超市2023-11-29 更新360

Point cloud data from terrestrial laser scanning for stem volume modelling of Scots pine trees

林业测量

点云分析

Stem volume is a key forest inventory attribute characterizing growth and yield of individual trees and forest stands. Three-dimensional information from terrestrial laser scanning (TLS) can be used t

Mendeley Data2024-06-25 更新80

GA-NET：用于点云语义分割的全局注意力网络

点云分析

语义分割

如何从3D点云中学习长距离依赖关系是3D点云分析中的一个挑战性问题。为了解决这个问题，我们提出了一个名为GA-Net的全局注意力网络，用于点云语义分割。这包括一个与点无关的全局注意力模块和一个与点有关的全局注意力模块，以获取3D点云的上下文信息。点独立的全局注意力模块简单地为所有3D点共享一个全局注意力图。在点依赖的全局注意力模块中，对于每一个点，我们利用一个新颖的随机交叉注意力块，只使用两个随机

中国科学院脑科学数据中心2023-11-22 更新390

Hybrid MSRM-Based Deep Learning and Multitemporal Sentinel 2-Based Machine Learning Algorithm

考古遗址检测

深度学习

JavaScript code to be implemented in Google Earth Engine(c) for Hybrid MSRM-Based Deep Learning and Multitemporal Sentinel 2-Based Machine Learning Algorithm. Algorithm for large-scale automatic dete

SSH Open MarketPlace2026-02-17 更新100

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