CPMF复现笔记(2):训练MVTecAD-3D数据集, 精度SOTA

embedded/2024/9/23 8:15:55/

        文章来自曹云康的最新论文《Complementary Pseudo Multimodal Feature for Point Cloud Anomaly Detection》,在MVTecAD-3D取得了最佳分数。代码地址GitHub - caoyunkang/CPMF: [PR] Complementary Pseudo Multimodal Feature for Point Cloud Anomaly Detection

复现效果

        在上一篇博文中,我详细介绍了CPMF的环境配置与数据预处理,预处理的作用有2个:第一是去除背景(这也是几乎所有MVTecAD-3D相关文章都会进行的操作),二是生成多视角图像和与之对应的点云特征。

        经过预处理的数据集结构如下:

        可以看到,对于每一个x


http://www.ppmy.cn/embedded/98501.html

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