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三维点云分割综述(上)

摘要 三维点云的语义分割3D Point Cloud Semantic Segmentation (PCSS)在计算机视觉以及机器人领域广泛的应用,随着深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性...,并受到越来越多的关注,本文将着重的介绍这一主题的相关研究,首先从遥感领域和计算机视觉的角度概述三维点云的分割,并且结合已经发表的PCSS相关的文章作为研究基础,进行总结和比较,并且对传统的以及最新的点云分割技术进行回顾和比较...分割、分类和语义分割概念区分 点云语义分割是具有很长的研究历史,这里将点云分割,分类,以及语义分割做一个简短的概念区别,点云语义分割在计算机视觉领域中是广泛的使用,尤其是在深度学习的应用中。...在测量和遥感行业中,这些早期形成的“点云”被用于绘制和生成数字地表模型(DSM)和数字高程模型(DEM)。...几种主流的室内点云分割基准是RGB-D数据。 SAR点云 干涉合成孔径雷达(InSAR)是一种对遥感至关重要的雷达技术,它根据多个SAR图像对的比较生成地表变形或数字高程图。

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    三维点云语义分割总览

    3D点云语义分割任务 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)。 对于给定的点云,语义分割的目标是根据点的语义意义将其划分为多个子集。...与三维形状分类的分类方法类似(第3节),语义分割有四种范式:基于投影的方法、基于离散的方法、基于点的方法和混合方法。...01 基于投影的方法 这些方法通常将三维点云投影到二维图像中,包括多视图和球形图像。总体而言,多视图分割方法的性能对视点选择和遮挡非常敏感。...球形表示(球面投影) 为了实现三维点云的快速准确分割,Wu等人提出了一种新的分割方法。[183]提出了一种基于SqueezeNet[194]和条件随机场(CRF)的端到端网络。

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    三维点云分割综述(中)

    标题:三维点云分割综述(中) 作者:Yuxing Xie, Jiaojiao Tian 摘要 在上篇文章中,我们介绍了关于点云的获取方式上的区别,点云的密度,以及各种场景下应用的区别,本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术...此外,在三维空间中,这种方法通常会产生不连续的边缘,不需要填充或解释程序,就不能直接用于识别闭合段。 基于区域增长的分割 区域生长是一种经典的PCS方法,至今仍被广泛应用。...随着更容易获得的真实三维点云,区域增长很快被直接应用于三维空间。这种三维区域生长技术已广泛应用于建筑平面结构的分割[75]、[93]。...也可以看作是一种分割方法。最常用的模型拟合方法是建立在两种经典算法上的,Hough变换(HT)和随机样本一致性(RANSAC)。 HT:HT是数字图像处理中一种经典的特征检测技术。...有关监督方法的更多信息,将在三维点云分割综述(下)文章中介绍。 过度分割、超体素和预分割 为了降低计算成本和噪声带来的负面影响,一种常用的策略是在应用计算量大的算法之前将原始点云过度分割成小区域。

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    TensorRT加速推理三维分割网络实战

    今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...if __name__ == "__main__": main() 四、TensorRT三维分割网络加速推理 首先加载pytorch的pth模型,然后转换成onnx模型,再生成tensorrt格式...下面分别在不同的三维数据分割上进行了试验,并对比了pytorch引擎和tensorrt引擎的运算时间。...肺动脉分割,可以看到整个推理时间tensorrt相比pytorch加速了12s时间,且两个引擎分割结果是完全一模一样的。...胸部器官分割,可以看到整个推理时间tensorrt相比pytorch加速了1.8s时间,且两个引擎分割结果是完全一模一样的。

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    TensorRT加速推理三维分割网络C++实战

    今天将分享TensorRT加速推理三维分割网络C++完整实现版本,为了方便大家学习理解整个流程,将整个流程步骤进行了整理,并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。...一、TensorRTC++加速推理环境配置 上一篇已经详细地讲解了TensorRT的原理,安装步骤以及python的代码实现,这里不多说了,请看这篇文章TensorRT加速推理三维分割网络实战。...官方TensorRT提供了一些C++的案例实现,在此基础上进行修改,来实现三维图像分割加速推理。...加速推理三维分割网络实战。...ouputmaskfloat * 255.; ouputmaskfloat.convertTo(ouputmask, CV_8UC1); return true; } 三、TensorRTC++加速推理肾三维结构分割

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    大场景三维点云的语义分割综述

    一.点云语义分割 输入原始点云(x,y,z,intensity),得到每个三维点的语义类别。如图所示,不同颜色代表不同类别。 ? ?...2D的基本思路是将点云按照某种方式投影到2D平面,并应用成熟的2D语义分割网络做处理。3D的方法一般是直接在3D空间提取特征信息。还有一些方法会融合图像的信息来帮助点云的语义分割。 基于2D ?...使用U-Net做分割,保证了精度和速度。 主要贡献:LU-Net受益于高层次3D特征的提取,并将3D局部特征嵌入到2D图中,可以被U-Net分割网络高效地利用。...提出一个灵活的两阶段3D点云语义分割框架,结合了传统分割聚类算法和基于深度学习的优势,可以直接在3D空间获得特征。...Attention Module:注意力机制可以建模远距离的区域相关关系,我们将其拓展到3D点云中,据我们所知,这是第一次使用交叉注意力方式(cross-attention manner)将注意力机制用在三维点云语义分割

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    弱监督三维点云语义分割研究综述

    表1 弱监督三维点云语义分割方法的框架 2.1 数据输入 本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释,扩展和预处理。需要注意的是,我们关注的是直接输入网络的数据。...2.3 伪标签生成 第3步通常是伪三维标签方法的独有步骤,主要包括基于伪标签的全监督方法和基于伪标签的自训练方法。...Tao等人[32]选择了分割级别的监督,并开发了一个分割组合网络(SegGroup)来降低注释成本。...该网络由多个层次的分组操作组成,其中包括图卷积网络,通过将未标记的分割组合到相邻且相关的标记分割中,提供伪标签。然而,使用简单的伪标签生成策略很难保证分割结果的高质量。...由于噪声的伪标签会影响分割的准确性,Wu等人[42]利用预测置信度和不确定性选择最可靠的伪标签。 2.4 语义分割 分割策略是所有方法的关键组成部分,也是框架部署中最关键的部分。

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    弱监督三维点云语义分割研究综述

    作者:Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang编译:董亚微@一点人工一点智能原文:弱监督三维点云语义分割研究综述随着3D点云数据采集技术和传感器的普及和进步...需要注意的是,语义分割步骤(步骤4)是复杂且多样化的,不容易用表格总结。2.1 数据输入本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释,扩展和预处理。...2.3 伪标签生成第3步通常是伪三维标签方法的独有步骤,主要包括基于伪标签的全监督方法和基于伪标签的自训练方法。...该网络由多个层次的分组操作组成,其中包括图卷积网络,通过将未标记的分割组合到相邻且相关的标记分割中,提供伪标签。然而,使用简单的伪标签生成策略很难保证分割结果的高质量。...由于噪声的伪标签会影响分割的准确性,Wu等人[42]利用预测置信度和不确定性选择最可靠的伪标签。2.4 语义分割分割策略是所有方法的关键组成部分,也是框架部署中最关键的部分。

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    我们急需三维激光数据的语义分割吗?

    对于三维语义分割任务, 需要具有逐点注释的三维激光雷达数据。S3DIS、Semantic3D、SemanticKITTI是目前最受欢迎的数据集。...由于这些困难,与二维图像(数据集)相比,用于三维语义分割的公开数据集在数据大小和场景种类上都非常有限。 本文中我们将会寻找以下问题的答案: 我们急需三维激光数据的语义分割吗?...本文是首先使用深度学习技术来分析三维语义分割数据集不足。文章的主要贡献有以下几点: 对现有的三维数据集和三维语义分割方法进行了广泛有条理的综述。...*图7不同数据集场景多样性的交叉分析 III.语义分割方法 在这一部分中,本文对三维语义分割的代表性方法进行了全面而系统的综述。 A.传统和深度学习的方法 三维语义分割方法已经被广泛研究了几十年。...多种方法尝试从无序的三维激光雷达数据中构造有序的特征序列,然后将卷积的深度网络转化为三维激光雷达语义分割

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    三维深度学习中的目标分类与语义分割

    在过去的几年中,基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果,也促进了很多技术的发展,深度学习在现实生活中的应用也越来越多。...3.Voxel:体素,概念上类似于二维空间中的最小单位--像素,体素可以看作是是数字数据在三维空间分区中的最小单位,体素化是一种规格化的表示方法,在很多方面都有着重要的应用。...网络支持分类和分割任务,对于分类任务来说,就是输出整个点云的类别,而分割任务则是输出点云中每一个点的分类结果。PointNet在这两种任务中都取得了很好的结果。...3)将PointNet加入了进来,使用PointNet直接对Frustrum中的点云进行物体分割,而不是使用传统的滑动窗口操作,从而使得分割的速度更快。...论文另一个吸引人的地方就是BCL2D->3D,可以将从多视图图像中提取的特征利用Permutohedral Lattice投射到三维空间,使得二维图像与点云以一种学习的方法结合在一起,论文也通过这种方法取得了非常好的语义分割性能

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    PointNet:三维点云分割与分类的深度学习

    基于特征的 DNN: [6,8]首先通过提取传统形状特征将三维数据转换为矢量,然后使用全连接的网络对形状进行分类。我们认为这种方法受到提取特征表示能力的限制。...他们使用一个带有注意机制的读-进程-写网络来完成无序的输入集,并显示他们的网络能够对数字进行排序。然而,由于他们的工作主要集中在通用集和 NLP 应用程序上,因此缺少几何体数据集。...对于语义分割,输入可以是单个对象的部分区域分割,或者来自 3D 场景的子体积用于对象区域分割。我们的模型将为 n 个点和 m个语义子类别中的每一个输出 n×m 分数。 ?...分割网络是对分类网络的扩展。它连接了整体和局部特征以及每个点的分数输出。“mlp”代表多层感知器,括号中的数字是层大小。 Batchnorm 用于所有具有 ReLU 的层。...但是,点分割需要结合局部和全局的知识。我们可以通过简单但高效的方式实现这一目标。 我们的解决方案可以在图 2 中看到(分割网络)。

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    三维深度学习中的目标分类与语义分割

    导言 在过去的几年中,基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果,也促进了很多技术的发展,深度学习在现实生活中的应用也越来越多。...Voxel:体素,概念上类似于二维空间中的最小单位--像素,体素可以看作是是数字数据在三维空间分区中的最小单位,体素化是一种规格化的表示方法,在很多方面都有着重要的应用。...网络支持分类和分割任务,对于分类任务来说,就是输出整个点云的类别,而分割任务则是输出点云中每一个点的分类结果。PointNet在这两种任务中都取得了很好的结果。...3)将PointNet加入了进来,使用PointNet直接对Frustrum中的点云进行物体分割,而不是使用传统的滑动窗口操作,从而使得分割的速度更快。...论文另一个吸引人的地方就是BCL2D->3D,可以将从多视图图像中提取的特征利用Permutohedral Lattice投射到三维空间,使得二维图像与点云以一种学习的方法结合在一起,论文也通过这种方法取得了非常好的语义分割性能

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