传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上得到了广泛应用，但当点云规模不断增大时，传统的分割算法已经很难满足实际需要，这时就需要结合深度学习进行分割。...PointNet是首个输入3D点云输出分割结果的深度学习网络，属于开山之作，成为了后续很多工作的BaseLine，网络的总体结构如图1所示。...表4 JSNet网络在S3DIS数据集上的实例分割结果 表5 JSNet网络在S3DIS数据集上的语义分割结果 图9 JSNet网络的分割效果 05 点云分割数据集 深度神经网络的训练往往需要大量的数据集...而基于深度学习的点云分割网络较好地解决了上述问题，本文重点介绍了几种前沿的点云分割网络，包括PointNet/PointNet++、PCT、Cylinder以及JSNet网络，并介绍了5种常用的点云分割数据集...读者在应用深度学习进行点云分割或设计点云分割网络时，要根据自身需求和实际工况，有针对地选择合适的点云分割网络和数据集。 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset：...地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集...地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade...————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。...地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1....下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/.../~mlearn/MLRepository.html CASIA WebFace Database 中科院自动化研究所的几种数据集，里面包含掌纹，手写体，人体动作等6种数据集；需要按照说明申请，免费使用...微软人体姿态数据库 MSRC-12 Gesture Dataset 手势数据集 http://www.datatang.com/data/46521 备注：数据堂链接：http://www.datatang.com...文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。...具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。...*先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets...Stanford Large Network Dataset Collection http://snap.stanford.edu/data/index.html 再就是说说几个跟互联网有关的数据集...希望也能有企业开发自己的数据集给研究人员使用，从而推动海量数据处理在国内的发展！
，提供了一个大的自然场景标记的3D点云数据集，总计超过40亿点。...该数据集是使用Kinect风格的3D相机记录的，该相机以30Hz记录同步和对齐的640x480RGB和深度图像。...6 NYU-Depth（纽约大学深度数据集） 链接：https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/ 这个数据集应该也是大家比较熟悉的，包括NYU-Depth V1数据集和...在该数据库中，对整个3D点云进行分割和分类，即每个点包含一个标签和一个类。因此，对检测-分割-分类方法进行逐点评估成为可能。...KIT的无人车平台采集的大量城市环境的点云数据集（KITTI），这个数据集不仅有雷达、图像、GPS、INS的数据，而且有经过人工标记的分割跟踪结果，可以用来客观的评价大范围三维建模和精细分类的效果和性能
背景引入 分割概念 语义分割：对图像中每个像素或点云的每个点都划分出对应的类别 实例分割：实例分割是物体检测+语义分割的综合体。...整体框架 首先使用PointNet/PointNet++来获取Np个点云的全局和局部特征，然后在特征的基础上计算三个属性矩阵相似矩阵（Similarity Matrix）、置信度矩阵（Confidence...如果两个点是一个桌子、一个椅子的话，我们就让它们的距离比 K2 大，在训练的时候 K1 要比 K2 小一点，在实验中我们发现用这种 double hinge loss 的方式，会让结果更好一点，比 K1...SGPN中的相似矩阵的一个可视化结果，表示了一个指定点到其余点的距离。红色箭头处表示的是指定点的位置，点云的颜色表示相似度，黑色表示你距离较近。...当聚类完成后，每一个点都会属于某一个实例。但是在两个实例的相邻区域，点则可能属于两个实例；本文的方案就是将该点随机设置为某一个实例。
格子单体的大小或网格点之间的空间通过缩放格子特征ΔL来控制，其中Δ是缩放矩阵的对角线。 Convolve:投影到dl维网格上，BCL使用可学习的滤波器内核执行dl维卷积。...SPLATNet3D:输入点云首先通过一个1*1的卷积层，之后采用不同尺度的BCL层（采用了和CNN一样的思想，格子变的越来越大，感受野也更加大，提取的特征越来高层），之后将这些BCL层合并，通过两个1...2D-3D Fusion: 将投影到3D空间的特征和SPLATNet3D对点云处理后得到的特征融合，通过一系列的1*1的卷积层得到了每个点的概率 BCL3D-2D：对于图像的分类问题我们需要将3D...3.论文的意义 将图像和点云结合处理，相互约束，正如PointCNN提出方向一样。 对于2D图像，利用3D特征有助于在多个视点上进行一致的预测。...对于3D点云，合并2D-CNN，有助于利用2D-CNN是在高分辨率图像上计算强大的特点。 THE END
整体框架 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 ?...局部依赖模块 Slice Pooling Layer 输入是无序的点云特征，输出是有序的特征向量序列。从x、y、z三个方向进行切片，通过超参数r控制切片的分辨率，N为切片数。...RNN Layer 利用RNN处理局部依赖建模的序列中，因为它们是一组为结构化序列而设计的端到端学习算法。...它的输入是Fs，为了保证某一个切片可以影响到其它切片，采用双向RNN，输出是周边点影响的特征Fr。 ?
但是，我们希望保持网络的深度，同时保持感受野的增长率，使得更深层的代表点“看到”整个形状的越来越大的部分。我们通过将图像CNN中的空洞卷积思想应用到PointCNN中来实现这一目标。...为了提高可推广性，我们提出随机抽样和缩减输入点，使得相邻点集和顺序可能因批次不同而不同。为了训练以N个点为输入的模型，应有N(N,(N/8)2)个点用于训练，其中N表示高斯分布。...为了证明这一点，论文中将PointCNN运用到了MNIST和CIFAR10的点云形式上。...在MNIST数据集上，PointCNN达到了所有比较的方法中的最好的效果，而对于没有太多形状信息的CIFAR10数据集上，PointCNN从RGB特征的空间局部相关性中提取特征并且达到了还算不错的效果，...而PointCNN的优势在数据越稀疏的时候越能展现出来。目前并没有一个科学的准则判断是应该将数据表达为规则形式进而应用CNN，还是应该将数据表达为点云形式进而应用PointCNN。
如果说LeNet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，Yann Lecun，Y.Bengio，Patrick Haffner...如果你想了解早期学者们对gradient-based learning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部感受野），需要sub-sample...数字从0～9，图片大小是28*28，训练数据集包含 60000个样本，测试数据集包含10000个样本，示例图如下。 ?...microsoft coco数据集，可以说就是对标pascal，imagenet数据集出现的，同样可以用于图像分类，分割，目标检测等任务，共30多万的数据。...很多人天天在用数据集但是从没有认真看过数据集的构建和背后的动机，希望这个系列能给大家带来更多理解。 如果你能静下心来看论文，那么，发送关键词“数据集0”到公众号，就可以直接获取下载链接。
这是3D 点云的深度学习框架，提供常见的点云分析方法的一种通用深度学习模型。它主要依赖Pytorch Geometric和Facebook Hydra。...目标是建立一个工具，用于对SOTA模型进行基准测试，同时允许研究者们有效地研究点云分析，最终目标是建立可应用于实际应用的模型。...作为一种函数库，所以必然提供了一些常见的深度学习算法和接口，并且按任务划分模型和数据集。支持分割，分类和配准。...支持的数据集 分割的数据集： * Scannet from Angela Dai et al.: ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor...recommended) 使用以及安装教程 https://torch-points3d.readthedocs.io/en/latest/src/gettingstarted.html 已经实现的深度学习相关的文章
comp3 Pascal VOC 2007 comp4 Pascal VOC 2010 comp3 Pascal VOC 2010 comp4 Pascal VOC 2011 comp3 以上5个数据集...inria_persons.png ETH Pedestrian苏黎世联邦理工学院 行人数据集 ?...eth_pedestrian.png TUD-Brussels Pedestrian 布鲁塞尔都柏林大学行人数据集 Daimler Pedestrian 戴勒姆行人数据 KITTI Vision...Benchmark 德国卡尔斯鲁厄理工学院自动驾驶数据集 3.姿势分析 Leeds Sport Poses 利兹大学体育姿势数据集 ?...leeds_sport_poses.jpg 4语义标注 MSRC-21 微软数据集 https://www.microsoft.com/en-us/research/project/image-understanding
官网：www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar 介绍：CIFAR-10数据集说明、TensorFlow CNN 测试CIFAR-10数据集 PASCAL VOC ?...、Pascal VOC 数据集介绍 COCO ?...Leader Board：detection-leaderboard 官网：cocodataset.org 介绍：Microsoft COCO 数据集、COCO数据库 2015年举办的COCO比赛...，是COCO数据集的第一次问世。...官网：www.image-net.org 介绍：Imagenet数据集 专用为 分类任务 的数据集，现被用于训练basemodel。
前言 不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。...不同于以上两种方法对点云数据先预处理再使用的方式，PointNet系列论文提出了直接在点云数据上应用深度学习模型的方法。...对齐操作是通过训练一个小型的网络来得到转换矩阵，并将之和输入点云数据相乘来实现。Pointnet的解决方法是学习一个变换矩阵T，即T-Net结构。...2）输入数据先通过和一个T-Net学习到的转换矩阵相乘来对齐，保证了模型的对特定空间转换的不变性。 3）通过多次mlp对各点云数据进行特征提取后，再用一个T-Net对特征进行对齐。...对于每个点，我们以概率θ随机地丢弃一个点。向网络呈现各种稀疏度（由θ引起）和变化均匀（由丢失中的随机性引起）的训练集。在测试时保留所有可用点。
---- 目录 业务问题 误差度量 机器学习和深度学习在我们的问题中的应用 数据来源 探索性数据分析-EDA 现有方法 资料准备 模型说明 结果 我对改善RMSLE的尝试 未来的工作 GitHub存储库...---- 4.数据来源 这个分析的数据集来自Kaggle，一个流行的在线社区或者数据科学家的数据平台。 ? 了解数据 训练集由140多万件产品组成，第二阶段测试集由340多万件产品组成。...训练数据分为训练集和测试集。 对于基本线性回归模型，测试集包含10%的数据，对于深度学习模型，测试集包含总数据的20%。...为了进一步提高分数，我们正在探索使用深度学习来解决这个问题 8.2深度学习 递归神经网络（RNN）擅长处理序列数据信息。我们使用门控递归单元（GRU），它是一种新型的RNN，训练速度更快。...所有这些共同构成了我们的深度学习模型的80维特征向量。 ? 嵌入 除了训练测试的划分，深度学习（DL）管道的数据准备遵循与ML管道相同的例程。
前一段时间写了系列的机器学习入门，本期打算写深度学习入门数据集，第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数据集主要用来做图像识别。...这个数据集包含图像和标签，图像信息由32*32像素大小组成，标签包含10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。...这个数据集的目的是，用这些标注好的数据训练深度学习模型，使模型能够识别图片中的目标。比如，我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。 一、数据集 官网地址 官网上提供多种格式数据集，我们选bin。...github.com/tensorflow/models 代码位置models/tutorials/image/cifar10/ 2.1运行训练代码 >python cifar10_train.py，如果数据集没有下载...，那么要重新下载数据集，运行结果如下： Filling queue with 20000 CIFAR images before starting to train.
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： 1 体素网格 2 点云 3 多视图 4 深度图 对于多视图和深度图的情况，该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决。...CNN成功的关键是要能利用数据中以网格形式密集表示的空间上的局部相关性（比如图像）。但是，点云是不规则和无序的，因此在这些点关联的特征上直接求核的卷积会导致形状信息的丢失，同时还会因顺序不同而不同。...我们提出的方法是典型CNN向基于点云的特征学习的泛化，因此将其称为PointCNN。实验表明，PointCNN能在多种有挑战性的基准数据集和任务上实现与之前最佳方法媲美或更好的表现。...PointCNN与其他方法的对比 其次，图像的可用数据比较多，尽管最近3D数据集的数量有所增加 。但是，对于3D情况，可以容易地生成合成数据。
Fasion-MNIST是一位老师推荐给我的，要求我在做完MNIST-handwriting数据之后，再玩一下fmnist。这个数据集也是28*28的灰度图像，你可以从下面的图片看清图片内容。...这个数据集是由一家德国的时尚科技公司Zalando提供的，我觉一家公司把定位成时尚科技公司，而不是电商平台，是把科技创新能力作为主要生产力。...本文主要用Keras编写模型，训练数据，并以清晰的可视化方式展示。...查看数据 数据可以从git仓库上下载，https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist fasion-mnist 作为tensorflow分类教程数据，...colab.research.google.com/github/margaretmz/deep-learning/blob/master/fashion_mnist_keras.ipynb 运行以上程序，10分钟会验证集准确率能达到
近年，基于深度学习的方法借助深度卷积神经网络强大的特征学习能力，获得了更佳的点云质量增强性能，受到了众多学者的广泛关注。因此，本文将对基于深度学习的点云质量增强方法展开综述。...02 基于深度学习的点云补全算法由于环境、硬件设备以及物体间的遮挡等原因，传感器采集到的数据点往往是不完整的。点云补全旨在对于一个残缺或局部的输入点云，生成一个具备完整形状的点集。...根据处理数据的类型，基于深度学习的点云补全算法可分为基于体素的方法，如（Sharma等，2016）等，以及基于点的方法，如（Yuan等，2018）等。...5.1 常用数据集本小节介绍在基于深度学习的点云质量增强任务中常用的数据集，如表5所示。...本文对现阶段基于深度学习的点云质量增强方法进行了综述：针对点云补全、点云上采样和点云去噪3类点云质量增强方法展开阐述与总结对比，对该领域常用的数据集及性能评估指标进行了介绍，最后列举了3类方法中主流算法在通用测试基准上的性能对比
点云 VS 图像 点云数据与图像处理具有很多相似点，因此不少处理方法是从图像处理演变而来，但是点云又具有自身特点(简单、稀疏、准确)，因此研究人员根据这些特点，发展出效果更好的处理手段。...PCL VS 深度学习 我们都知道，在深度学习没出来之前，图像处理就已经发展出大量算法了。同样的，点云处理领域也是这样，比如做点云特征提取、配准、识别等等。...近几年深度学习发展迅速，在图片、视频和自然语言处理等领域大放异彩。最近三年在点云处理领域中也逐渐发展起来，下面按照点云处理形式对现有方法进行分类和梳理。...[trdt8ltl5d.png] 1 基于像素的深度学习 这是最早用深度学习来处理点云数据的方法，但是需要先把三维点云在不同角度渲染得到二维图像，然后借助图像处理领域成熟的深度学习框架进行分析。...如果走第一条路，需要对传统点云处理算法进行学习，而深度学习就只是提取特征的工具了，会用就行。
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