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SuperLine3D:基于自监督的激光雷达点云线分割与描述子计算方法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
文章:SuperLine3D: Self-supervised Line Segmentation and Description for LiDAR Point Cloud
点云PCL博主
2022-09-13
931
0
自动驾驶中的三维目标检测综述
图像处理
图像识别
机器学习
神经网络
深度学习
文章:3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
点云PCL博主
2022-02-10
1.7K
0
面向自动驾驶的三维目标检测研究综述
图像处理
自动驾驶
无人驾驶
机器学习
神经网络
文章:3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey
点云PCL博主
2022-02-10
1.3K
0
代码开源!在大型户外环境中基于路标的视觉语义SLAM
机器人
机器学习
神经网络
深度学习
标题:Visual Semantic SLAM with Landmarks for Large-Scale Outdoor Environment
点云PCL博主
2021-03-24
2.4K
0
三维点云语义分割总览
图像处理
卷积神经网络
神经网络
机器学习
深度学习
三维点云分割既需要了解全局几何结构,又需要了解每个点的细粒度细节。根据分割粒度的不同,三维点云分割方法可以分为三类:语义分割(场景级)、实例分割(对象级)和部分分割(部分级)。
点云PCL博主
2020-09-24
2.5K
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Open3d 学习计划—10(KDTree)
图像处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Open3D是一个开源库,支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的,并且是为并行化而设置的。
点云PCL博主
2020-08-21
2K
0
3D-MiniNet: 从点云中学习2D表示以实现快速有效的3D LIDAR语义分割(2020)
图像处理
sdn
学习方法
深度学习
机器学习
西班牙Zaragoza大学的研究人员提出的最新3D点云语义分割的深度学习方法,网络分为两大部分,提出新的滑动框搜索球形投影后的“像素点”,接着使用改进的MiniNetV2网络进行分割,然后将带着标签数据的点反投影回3D点云,最后加入后处理过程,网络结构比较清晰。发布的两个不同参数大小的网络在emanticKITTI和KITTI数据集上都刷新了成绩,成为新的SoTA。源码可能会在四月份开源,作者提到实现部分会参照RangeNet++和LuNet的网络。
点云PCL博主
2020-04-26
1.4K
0
基于三维卷积神经网络的点云标记
图像处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
本文研究三维点云的标记问题。介绍了一种基于三维卷积神经网络的点云标记方法。我们的方法最大限度地减少了标记问题的先验知识,并且不像大多数以前的方法那样需要分割步骤或手工制作的特征。特别是,我们提出了在培训和测试过程中处理大数据的解决方案。在包含7类对象的城市点云数据集上进行的实验显示了我们应用程序的鲁棒性。
点云PCL博主
2019-12-31
2.3K
1
关联分割点云中的实例和语义
图像处理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
Xinlong Wang 1 Shu Liu 2 Xiaoyong Shen 2 Chunhua Shen 1 Jiaya Jia 2,3
点云PCL博主
2019-10-09
1.3K
0
3D点云的深度学习
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像处理
使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂。首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括:
点云PCL博主
2019-07-31
1.3K
0
点云深度学习系列二: PointCNN
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
从前一层的数据中取K个候选点(p1,p2,...pK),使用MLP(多层感知器)来学习一个K×K 的变换矩阵(X-transformation,X变换)也就是说X=MLP(p1,p2,...pK),然后用它同时对输入特征进行加权和置换,最后对经过变换的特征应用典型卷积。我们称这个过程为X-Conv,它是PointCNN的基本构建模块。
点云PCL博主
2019-07-30
2.1K
0
点云深度学习的3D场景理解(下)
图像处理
深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长,将分成上下两部分。上文请看点云深度学习的3D场景理解(上)
点云PCL博主
2019-07-30
2K
0
PointNet分享_1
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
这类方法首先在三维形状上提取手工特征, 进而将这些特征作为深度神经网络的输入,用以学习高层特征表示。其优势在于可以充分利用现有的低层特征描述深度学习模型。比如, Bu 等人首先将热核特征和平均测地距离等构成的低层特征通过 Bag-of-Feature 模型转化为中层特征,接着采用深度置信网络(DBN)从中层特征中学习高层特征表示, 并成功应用于三维形状检索与识别。 Xie 等人首先提取三维形状 Heat Kernel Signature 特征的多尺度直方图分布作为自编码机的输入,然后在每个尺度上训练一个自编码机并将多个尺度隐含层的输出连接得到特征描述子, 并在多个数据集上测试了该方法用于形状分类的有效性。这类方法的缺陷在于,其仍然依赖手工特征的选择与参数优化,因此在某种程度上损失了深度学习的优势,无法从根本上克服手工特征存在的问题。
点云PCL博主
2019-07-30
768
0
PointNet:三维点云分割与分类的深度学习
图像处理
深度学习
机器学习
人工智能
神经网络
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解,PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络,它很好地体现了输入点云的序列不变性。
点云PCL博主
2019-07-30
2.3K
0
点云深度学习的3D场景理解(上)
图像处理
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
本文主要是关于 pointNet,pointNet++,frustum point 的一些整理和总结,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如何将架构应用的3D场景理解。文章由于篇幅过长,将分成上下两部分。
点云PCL博主
2019-07-30
2.4K
0
点云深度学习系列五: RSNet
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
初始n*d的点云,首先经过输入特征提取块(3卷积层,每层64个1*1滤波器),输出n*din大小的特征Fin;通过x、y、z三个方向的切片池化层将无序点云转换为有序序列;采用双向RNN处理序列,更新特征;采用切片上池化层映射回每个点;最后经过输出特征提取块(3个1*1卷积层,输出维度为512,256,K),处理Fsu(切片上池化层的输出),输出每个点的预测
点云PCL博主
2019-07-30
918
0
点云深度学习系列三: SPLATNet
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像处理
(原文:Fast high-dimensional filtering using the permutohedral lattice下述文字参考了https://blog.csdn.net/xuanwu_yan/article/details/7962508)
点云PCL博主
2019-07-30
1.1K
0
自动驾驶中单目摄像头检测输出3-D边界框的方法概述
图像处理
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
本文是来自黄浴博士的知乎专栏,主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权,未经原作者许可不得转载。该文章知乎地址为https://zhuanlan.zhihu.com/p/57029694。在此群主总结整理分享给大家。同时希望大家能够积极参与分享。
点云PCL博主
2019-07-30
2.6K
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