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文献
J-GLOBAL ID：202202230991265324
整理番号：22A0575783
Fore-Net:大規模屋内シナリオのための効率的なインリーヤ推定ネットワーク【JST・京大機械翻訳】
Fore-Net: Efficient inlier estimation network for large-scale indoor scenario
Zhang Zhenghua
(Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)
,
Chen Guoliang
(Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)
,
Wang Xuan
(State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University Wuchang District, Wuhan 430079, China)
,
Shu Mingcong
(Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)
資料名：
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)
(ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing))
巻： 184 ページ： 165-176 発行年： 2022年
JST資料番号： H0048A ISSN： 0924-2716 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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