FoldingNet点云无监督聚类论文发布
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FoldingNet点云无监督聚类论文发布
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AI 综述
Nader Alfares等作者发布论文，提出一种完全无监督的点云聚类流程：先用FoldingNet自编码器进行重建训练，再对得到的码字执行K-means++。论文在ModelNet10和ModelNet40数据集上报告了聚类准确率、归一化互信息和调整兰德指数随聚类数K变化的结果。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
基于自编码器的点云深度聚类研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI基于自编码器的点云深度聚类研究
研究用FoldingNet自编码器先做重建训练、再对码字执行K-means++的完全无监督流程，在ModelNet10和ModelNet40数据集上报告了聚类准确率（ACC）、归一化互信息（NMI）和调整兰德指数（ARI）随聚类数K变化的结果。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。