AMS-Net: An Attention-Based Multi-Scale Network for Classification of 3D Terracotta Warrior Fragments
AMS-Net: An Attention-Based Multi-Scale Network for Classification of 3D Terracotta Warrior Fragments
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AMS-Net：基于注意力的多尺度网络，用于 3D 兵马俑碎片分类
DOI：
10.3390/rs13183713
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发表时间：
2021-09
期刊：
影响因子：
5
通讯作者：
Mingquan Zhou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jie Liu;Xin Cao;Pingchuan Zhang;Xueli Xu;Yangyang Liu;Guohua Geng;Fengjun Zhao;Kang Li;Mingquan Zhou
作为兵马俑修复中必不可少的一步，碎片分类的结果将直接影响碎片匹配和拼接的性能。然而，现有的大多数方法都是基于传统的技术和
As an essential step in the restoration of Terracotta Warriors, the results of fragments classification will directly affect the performance of fragments matching and splicing. However, most of the existing methods are based on traditional technology and
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影响因子：
3.9
作者：
Hongjuan Gao;Guohua Geng
通讯作者：
Hongjuan Gao;Guohua Geng
影响因子：
6.2
作者：
Wang, Yue;Sun, Yongbin;Solomon, Justin M.
通讯作者：
Solomon, Justin M.
DOI：
--
发表时间：
2018-01
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Yangyan Li;Rui Bu;Mingchao Sun;Wei Wu;Xinhan Di;Baoquan Chen
通讯作者：
Yangyan Li;Rui Bu;Mingchao Sun;Wei Wu;Xinhan Di;Baoquan Chen
DOI：
10.3390/s18113681
发表时间：
2018-10-29
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
--
作者：
Zhang L;Sun J;Zheng Q
通讯作者：
Zheng Q
DOI：
--
发表时间：
2016-11
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Christoph Feichtenhofer;A. Pinz;Richard P. Wildes
通讯作者：
Christoph Feichtenhofer;A. Pinz;Richard P. Wildes