研究论文

Learning to Generate Realistic LiDAR Point Clouds

Vlas Zyrianov, Xiyue Zhu, Shenlong Wang

University of Illinois Urbana-Champaign

来源Lecture notes in computer science

年份2022

DOI10.1007/978-3-031-20050-2_2

原文https://doi.org/10.1007/978-3-031-20050-2_2

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逐年被引趋势

23120

2325

关键指标

被引次数 · OpenAlex

12.09

领域内被引倍数
同类平均 = 1

前 1%

引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型

参考文献

Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。

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学术脉络

学科主题

工程

3D Shape Modeling and Analysis

Computer Graphics and Visualization Techniques · Generative Adversarial Networks and Image Synthesis

参考文献 63

Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition

Hang Su, Subhransu Maji, Evangelos Kalogerakis · 2015

被引 3,385

U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, Thomas Brox · Lecture notes in computer science · 2015

被引 91,853

A Connection Between Score Matching and Denoising Autoencoders

Pascal Vincent · Neural Computation · 2011

被引 1,026

此处列出前 3 条

引用本文 60

NeRF-LiDAR: Generating Realistic LiDAR Point Clouds with Neural Radiance Fields

Junge Zhang, Feihu Zhang, Shaochen Kuang · Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence · 2024

被引 48

Learning Compact Representations for LiDAR Completion and Generation

Yuwen Xiong, Wei-Chiu Ma, Jingkang Wang · 2023

被引 45

Towards Realistic Scene Generation with LiDAR Diffusion Models

Haoxi Ran, Vitor Guizilini, Yue Wang · 2024

被引 33

按被引量排序，此处列出前 3 条

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逐年被引趋势

23120

2325

关键指标

被引次数 · OpenAlex

12.09

领域内被引倍数
同类平均 = 1

前 1%

引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型

参考文献

Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。

学术脉络

学科主题

工程

3D Shape Modeling and Analysis

Computer Graphics and Visualization Techniques · Generative Adversarial Networks and Image Synthesis