腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
返回腾讯云官网
点云PCL
专栏作者
举报
509
文章
719464
阅读量
171
订阅数
订阅专栏
申请加入专栏
全部文章（509）
图像处理（147）
编程算法（145）
数据（85）
自动驾驶（66）
系统（48）
地图（46）
算法（45）
优化（45）
深度学习（44）
开源（44）
无人驾驶（36）
机器人（34）
https（33）
c++（32）
网络安全（30）
github（27）
性能（26）
打包（25）
神经网络（25）
模型（25）
git（22）
摄像头（22）
机器学习（18）
http（18）
图像识别（16）
数据结构（16）
框架（15）
人工智能（14）
linux（12）
python（11）
测试（10）
对象（10）
qt（9）
微信（9）
c#（8）
api（8）
tcp/ip（8）
聚类算法（8）
opengl（7）
ide（7）
设计（7）
网络（7）
bash（6）
css（6）
bash 指令（6）
渲染（6）
point（6）
ubuntu（5）
腾讯云测试服务（5）
学习方法（5）
汽车（5）
gps（5）
工作（5）
异常（5）
node.js（4）
apt-get（4）
文件存储（4）
网站（4）
存储（4）
数据分析（4）
windows（4）
函数（4）
搜索（4）
java（3）
javascript（3）
access（3）
unix（3）
opencv（3）
腾讯云开发者社区（3）
点云压缩（3）
camera（3）
cloud（3）
map（3）
反射（3）
工具（3）
后端（3）
论文（3）
配置（3）
前端（3）
索引（3）
线程（3）
增强现实（3）
数据库（2）
云数据库 Redis（2）
SSL 证书（2）
自动化（2）
gui（2）
numpy（2）
pytorch（2）
using（2）
vps（2）
遍历（2）
架构（2）
量化（2）
视频（2）
云服务器（1）
内容分发网络 CDN（1）
对象存储（1）
其他（1）
tensorflow（1）
scala（1）
html（1）
json（1）
android（1）
arm（1）
嵌入式（1）
硬件开发（1）
sql（1）
访问管理（1）
企鹅竞速（1）
DevOps 解决方案（1）
云数据库 MySQL（1）
容器（1）
游戏（1）
分布式（1）
卷积神经网络（1）
面向对象编程（1）
线性回归（1）
npm（1）
kernel（1）
gcc（1）
uml（1）
anaconda（1）
大数据（1）
数据处理（1）
系统架构（1）
wpf（1）
sdn（1）
虚拟化（1）
raft（1）
腾讯云图数据可视化（1）
algorithm（1）
alpha（1）
case（1）
com（1）
counting（1）
cuda（1）
detection（1）
disk（1）
double（1）
geometry（1）
google（1）
ipad（1）
label（1）
less（1）
line（1）
lm（1）
marker（1）
mask（1）
matrix（1）
max（1）
mesh（1）
message（1）
min（1）
mobile（1）
mono（1）
nvidia（1）
partial（1）
pdf（1）
prediction（1）
projection（1）
ps（1）
registration（1）
sf（1）
similarity（1）
space（1）
transactions（1）
vector（1）
vi（1）
void（1）
vr（1）
编程语言（1）
变量（1）
编码（1）
表格（1）
二进制（1）
服务（1）
公众号（1）
集合（1）
计算机视觉（1）
监控（1）
解决方案（1）
可视化（1）
内存（1）
全栈（1）
入门（1）
手机（1）
同步（1）
通信（1）
图表（1）
效率（1）
性能分析（1）
虚拟现实（1）
压缩（1）
终端（1）
主机（1）
搜索文章
搜索
搜索
关闭
AI赋能智能交通“车路协同”场景，实现“聪明的车、智慧的路”！
javascript
人工智能
神经网络
深度学习
开源
车路协同，即利用5G等车载网络传感器与高精度地图的紧密配合获知路况，全方位实时车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统，车路协同已经成为智慧交通规划中的重要组成部分。
点云PCL博主
2022-12-27
1.3K
0
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
799
0
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
1.9K
0
【点云论文速读】基于YOLO和K-Means的图像与点云三维目标检测方法
神经网络
人工智能
图像识别
编程算法
深度学习
标题：3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds
点云PCL博主
2020-08-10
1.9K
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
2.2K
1
关注专栏作者，随时接收最新技术干货
点云PCL博主
关注
用户6804691
关注
JulieLiang
教师
关注
用户5154876
关注
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
2K
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
1.9K
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
731
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
2.1K
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
2.3K
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
872
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
没有更多了
社区活动
腾讯技术创作狂欢月
“码”上创作 21 天，分 10000 元奖品池！
立即发文
Python精品学习库
代码在线跑，知识轻松学
立即查看
博客搬家 | 分享价值百万资源包
自行/邀约他人一键搬运博客，速成社区影响力并领取好礼
立即体验
技术创作特训营·精选知识专栏
往期视频·千货材料·成员作品 最新动态
立即查看
领券
问题归档
专栏文章
快讯文章归档
关键词归档
开发者手册归档
开发者手册 Section 归档