PointRAFT:基于部分3D点云的马铃薯重量预测
分析
本文介绍了PointRAFT,这是一种新的深度学习方法,用于从收割机捕获的不完整3D点云中准确估计马铃薯块茎的重量。关键创新在于结合了对象高度嵌入,这提高了在实际收获条件下的预测精度。高吞吐量(每秒150个块茎)使其适用于商业应用。代码和数据的公开可用性增强了可重复性和潜在影响。
引用
“PointRAFT实现了12.0克的平均绝对误差和17.2克的均方根误差,大大优于线性回归基线和标准的PointNet++回归网络。”
本文介绍了PointRAFT,这是一种新的深度学习方法,用于从收割机捕获的不完整3D点云中准确估计马铃薯块茎的重量。关键创新在于结合了对象高度嵌入,这提高了在实际收获条件下的预测精度。高吞吐量(每秒150个块茎)使其适用于商业应用。代码和数据的公开可用性增强了可重复性和潜在影响。
“PointRAFT实现了12.0克的平均绝对误差和17.2克的均方根误差,大大优于线性回归基线和标准的PointNet++回归网络。”