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图2：ScanNet数据集的结果可视图 。 在SUN-RGBD数据集 ， 我们的方法也领先VoteNet 3mAP ， 具体定量以及定性结果如表3和图3所示 。
表3：SUN-RGBD数据集mAP@0.25评测指标的结果.
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图3：SUN-RGBD数据集的结果可视图 。
京东自2017年开始全面向技术转型 ， 用技术重塑了京东的生态系统 ， 逐渐突破零售边界 ， 拓展至数字科技、物流、健康等众多领域 。 一直以来 ， 消费者们更多的在购物、物流等环节体验到京东技术的进步 ， 如今 ， 京东在人工智能领域的长足进展不仅获得学术界的认可 ， 也逐渐被更多的用户所知悉 ， 京东的智能语音技术也已经在智能外呼机器人、客服语音机器人等电话交互场景中实现成熟应用 ， 此次提出的Group Contextual Encoding方法也可以应用在下游的AR（增强现实）、MR（混合现实）以及机器人 ， 自动驾驶等领域 ， 推动这些领域的发展 。 京东技术将不仅赋能金融、医疗、教育、健康等行业 ， 还将在更多领域为用户提供便利 。
NeurIPS论文及链接
Group Contextual Encoding for 3D Point Clouds

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