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Rigotto, Filippo (2019) Mixing Deep Networks and Entangled Forests for the Semantic Segmentation of 3D Indoor Scenes. [Magistrali biennali]

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Abstract

This work focuses on semantic segmentation over indoor 3D data, that is, to assign labels to every point in the point clouds representing working spaces: after researching the current state of the art, traditional approaches like random forests and deep neural networks based on PointNet are evaluated. The Superpoint Graph architecture and the 3D Entangled Forests algorithm are selected for mixing their features to try to enhance their performance.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > ICT for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet
Scuola di Ingegneria > ICT for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet
Uncontrolled Keywords:segmentation, deep networks, entangled forests, 3D, clouds
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/05 Sistemi di elaborazione delle informazioni
Codice ID:63183
Relatore:Ghidoni, Stefano
Data della tesi:15 October 2019
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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