目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

MPA网格化算法思路 第一步:初始化一个种子三角面.(随机选点,基于该点进行临近搜索到第二点:在基于该线段中点临近搜索到第三点) 图1 第二步:在种子三角面的基础上,进行面片的扩充,利用边的中点进行临近搜索,碰到合适的点,就会跟这条边构成一个新的三角面,同时构造出两条新边.依次类推… 直到队列中不再有满足条件外边提供中点检索为止. 第三步:寻找新的种子三角面,进行第二步:直到再也无法找到合适的种子三角面,退出循环. 第四步:输出mesh,包含生成三角面,以及原始点云. 图2 主要算法实现: ;

感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for  Real-time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285118205_715754代码位置:https://github.com/Mandylove1993/complex-yolo(值得复现一下) 摘要.基于激光雷达的三维目标检测是自动驾驶的必然选择,因为它直接关

https://www.hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=24702 https://wenku.baidu.com/view/1606c29db1717fd5360cba1aa8114431b80d8e64.html 三维重建 libpcl features:实现多种三维特征,如曲面法线.曲率.边界点估计.矩不变量.主曲率,PFH和FPFH特征,旋转图像.积分图像,NARF描述子,RIFT,相对标准偏差,数据强度的筛选等等: p

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

CVPR2020:点云分析中三维图形卷积网络中可变形核的学习 Convolution in the Cloud: Learning Deformable Kernels in 3D Graph Convolution Networks for Point Cloud Analysis 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Lin_Convolution_in_the_Cloud_Learning_Deformab

CVPR2020:点云三维目标跟踪的点对盒网络(P2B) P2B: Point-to-Box Network for 3D Object Tracking in Point Clouds 代码:https://github.com/HaozheQi/P2B 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_P2B_Point-to-Box_Network_for_3D_Object_Tracking_in_Point_

点击公众号"计算机视觉life"关注,置顶星标更快接收消息! 本文编程练习框架及数据获取方法见文末获取方式 菜单栏点击"知识星球"查看「从零开始学习SLAM」一起学习交流 小白:师兄,师兄,你在<从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网>.<从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计>中都提到了点云网格化,这个听起来高大上,不过到底是什么意思呢? 师兄:别急,是这样的:你看我们之前处理的都是一个个点,不管是滤波还是平滑,我们都是对一个

对VSLAM和三维重建感兴趣的在计算机视觉life"公众号菜单栏回复"三维视觉"进交流群. 小白:师兄,上次你讲了点云拼接后,我回去费了不少时间研究,终于得到了和你给的参考结果差不多的点云,不过,这个点云"可远观而不可近看",放大了看就只有一个个稀疏的点了.究竟它能干什么呢? 师兄:这个问题嘛...基本就和SLAM的作用一样,定位和建图 小白:定位好理解,可是师兄说建图,这么稀疏的地图有什么用呢? 师兄:地图分很多种,稀疏的,稠密的,还有半稀疏的等,你输出

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L

LiDAR--Light Detection And Ranging,即激光探测与测量技术. 下面将介绍如何使用ARCGIS来发布LiDAR的成果点云数据. LiDAR的点云数据一般格式为LAS.在ArcGIS Pro中可以直接加载LAS,也可以使用GP工具创建LAS Dateset.一般一个项目的LiDAR数据是涉及多个LAS文件的,使用LAS Dataset来统一管理多个相关的LAS文件会更加方便. 下图为把LAS Dataset加载到ArcGIS Pro后浏览的截图. 浏览检查,确认数据正

今天刚刚得到消息,之前投给IROS 2017的文章收录了.很久很久没有写过博客,今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节. 1.点云与三维表达 三维数据后者说空间数据有很多种表达方式,比如:RGB-D 图像,体素图像,三维点云等.这些三维数据的表达方式各有特点:RGB-D 图像可以直接从Kinect 读到,而且是规整的,适合直接用于现存的图像处理框架.体素图像更直观的展示物体的三维形貌,更直接的表达物体表面空间位置关系,同时,很容易将图像中成功的方法推广到体素图像中.而三维点云的表达更加紧

本文提纲 先热热身点云是啥你知道点云优缺点吗?点云库PCL:开发者的福音PCL安装指北炒鸡简单的PCL实践留个作业再走先热热身 小白:hi,师兄,好久不见师兄:师妹好,上周单应矩阵作业做了吗?小白:嗯,做了,这个单应矩阵真的挺有意思的.作业之外,我发现了一个新技能...师兄:什么技能?小白:我发现很多网上流传的图片都可以用上次我学过的单应矩阵实现,你看这张图,我第一次看到还以为是真的 现在知道这不就是我们上节课讲的单应矩阵的变换吗?果然我在网上找到了原图 现在我也会用OpenCV里的单应函数做这

1.概要 在GIS圈的同行或多或少接触过遥感,记得在大学老师就说过"数据是GIS的核心".本文介绍在国内下载遥感影像的方法. 地理空间数据云,这个是中科院计算机网络中心建设的一个免费下载多种遥感数据产品的平台,里面涵盖的遥感产品约有8大类90余小类,基本上能满足一般业务的需求. 本文的内容是讲述如何快速的下载地理空间数据云里面的遥感数据.注意是“快速”,也就是不需要去网页上注册登录这样麻烦的操作. 2.如何快速的下载遥感数据? 这里推荐一款作者自己开发的小工具,工作之余基于C#开发,源

前言: 三维点云为三维欧式空间点的集合.对点云的形状描述若使用局部特征,则可分为两种:固定世界坐标系的局部描述和寻找局部主方向的局部描述,ROPS特征为寻找局部主方向的特征描述. 1.寻找主方向(对XYZ轴经过特定旋转)LFR: <1>.计算法线特征:这一步是非常耗计算量的,若达到可以接受的法线精度,此过程几乎占据了 整个计算过程的50%:可选择的方法有 使用空间树索引建立近邻域,对近邻平面拟合,平面的参数方向既是法线一个方向. <2>.进行多边形重建:利用贪婪投影的方法进行三角形

CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation  for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督域自适应(UDA)对于解决新域中缺少注释的问题至关重要.有许多多模态数据集,但大多数UDA方法都是单模态的.在这项工作中,我们探索如何从多模态学*,并提出跨模态UDA(xMUDA),其中我们假设存在二维图像和三维点云进行三维语义分割.这是一

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D

PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法.整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202