文章目录毕业设计三维点云的一些学习补 *重新分析一下毕业设计的相关任务todo list时间规划（待定，还没想好）一些问题实验内容一些数据集一些可能用到的网站一些可能的工具语义分割的资源+代码 主要是2D自动驾驶点云处理文章（转自github）卢策吾 PointSIFTpointnet作者讲解及相关资源基于三维点云场景的语义及实例分割 牛津大学RandLA-Net作者杨波/胡庆拥二维语义分割的一
大家好，最近看了很多大场景点云分割的论文，就这个博客给大家进行一下总结，方便大家一起学习和理解。 大场景点云目前很多算法都是基于RandLA-Net进行更新迭代的，它们的思想转变都是由FPS采样变为RS采样，这样采样的好处是可以降低采样的时间，并且可以处理点数比较多的点云。目前很多点云分割算法都是基于2017年的PointNet进行改进的，它提出的逐点MLP的思想有效的解决了点云的无序性。 首先对
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2024-03-21 14:53:13
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作者：小祖 前言3D点云语义分割由于其在自动驾驶、机器人和增强现实（AR）等许多领域的广泛应用，最近引起了越来越多的研究者关注，这也成为了场景理解的关键。我最近接触了基于深度学习的3D点云语义分割这个前沿研究方向，因此对点云分割有一些自己的理解。希望在这里通过整理几篇文章与大家一起分享交流，共同进步。文中的一些观点若有不正确的地方，还请各位读者能给予指正并给出建议，也希望能够大家一起交流
根据知网的一篇文章写的总结，详见我的资源:深度学习在点云分类中的研究综述_王文曦.pdf 这篇文章详细介绍了点云语义分割的发展概况。正文开始点云的语义分割的发展概况，先上图：基于深度学习的分类方法相比于传统算法，深度学习的优势在于无需人工参与设计，能够实现自动学习大数据的特征[67]。本章根据点聚合的方式将基于深度学习的点云分类算法划分为基于投影的点云分类方法和基于原始点云的分类方法两个大类，并选
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2024-08-20 18:09:04
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三维点云语义分割模型总结1.PointNet（CVPR2017）1.1 网络基本架构功能介绍1.2 网络的两个亮点：1.3 解决问题详细方案1.4 实验结果和网络的鲁棒性1.5 pointnet代码详解2.PointNet ++（NIPS 2017）2.1 网络基本架构功能介绍：2.2 网络的亮点：2.3 解决问题详细方案2.4 PointNet++代码解析3. PointSIFT4. Expl
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2024-04-17 15:22:28
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引言点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。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。本文将重
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2024-08-20 15:28:34
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PointCloudSegmentation1、背景对点云进行语义分割是对3D世界理解的前提，鲁棒的3D分割对于各种应用非常重要，包括自动驾驶、无人机和增强现实。过往几期的分享中，大家往往关注于不同目标的分离，但很少关注3D点云的边界。目前的3D点云分割方法通常在场景边界上表现不佳，这会降低整体分割的性能。场景边界上的准确分割非常重要。首先，清晰的边界估计可能有利于整体分割性能。例如，在2D图像分
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2024-04-26 16:06:28
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PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on
Point Sets in a Metric Space Charles R. Qi Li Yi Ha
论文方法三维激光雷达传感器在自主车辆感知系统中发挥着重要作用。近年来，激光雷达点云的语义分割发展非常迅速，受益于包括SemanticKITTI和nuScenes在内的注释良好的数据集。然而，现有的激光雷达语义分割方法都是封闭集和静态的。闭集网络将所有输入视为训练过程中遇到的类别，因此它会错误地将旧类的标签分配给新类，这可能会带来灾难性后果。同时，静态网络受限于某些场景，因为它无法更新自身以适应新环
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2024-05-09 12:41:38
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介绍之前的点云工作介绍大场景三维点云的语义分割方法RandLA-Net。1)目标大多数方法如pointnet,pointnet++,pointcnn等只是处理小范围（如4k个点的1m×1m blocks），少量方法可处理大场景，但它们依赖于耗时的预处理或昂贵的体素化的步骤，预处理的时候进行了切块，把本该连一起的点云切开了，切开的部分可能成了不同的预测，网络可能没有学习到点云的几何信息，而是在拟合信
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2024-05-17 16:34:14
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文章目录-1. 语义分割0. 三维表示的数据结构0.1. Point cloud0.2 3D voxel grids0.3 collections of images/muti-view0.4 polygon1. PointNet1.1 提升准确度的关键步骤1.1.1. 解决无序性1.1.2. 解决几何旋转问题1.2 网络结构1.3 结果2. PointNet++2.1 网络结构2.2 自适应的
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2024-04-30 21:33:23
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本文是对《Representation Compensation Networks for Continual Semantic Segmentation》一文的总结，如有侵权即刻删除。papercode 目录1 文章信息2 摘要3 介绍4 相关工作4.1 语义分割4.2 持续学习4.3 连续语义分割5 方法5.1 预备知识5.2 表示补偿网络5.3 池立方知识蒸馏6 实验6.1 实验装置6.1.
本文提出轻量级高效的大规模点云语义分割算法：RandLA-Net。其单次可处理个点，速度相较于基于图的SPG方法快了200倍，且内存占用较小，语义分割精度SOTA。现有方法均不能处理大规模的点云数据，局限在较小规模的场景和点云数据上，作者认为主要原因有：点云采样方法计算量大，内存占用高（这个是主因，除了随机采样，常用的采样算法都太慢了）点云局部特征学习器均依赖于kernelisation或grap
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2024-07-25 14:27:59
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点云分割point cloud segmentation： 根据空间，几何和纹理等特征点进行划分，是同一划分内的点云拥有相似的特征。点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。将一些平面、曲面等等进行分割。点云分类point cloud classification：为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集，同一个点云集具有相似或相同的属性，例如地面，树木，人等。 也叫做点云语义
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2024-02-17 08:25:14
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由于增强现实/虚拟现实的发展及其在计算机视觉、自动驾驶和机器人领域的广泛应用，点云学习最近备受关注。深度学习已成功地用于解决二维视觉问题，然而在点云上使用深度学习技术还处于起步阶段。语义分割的目标是将给定的点云根据点的语义含义分成几个子集。本文重点研究基于点的方法这一技术路线中最先进的语义分割技术。深度学习的早期尝试，是将点云预处理成结构化的网格格式，但代价是计算成本的增加或深度信息的丢失。3D
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2024-04-03 20:54:46
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PCL中提供了点云分割的基础数据结构和部分通用算法,目前实现的算法主要是基于聚类分割思想和基于随机采样一致性的分割算法,以下对这两种方法的原理进行介绍:1) 基于聚类分割算法在聚类方法中每个点都与一个特征向量相关联, 特征向量又包含若干个几何或者辐射度量值.然后, 在特征空间中通过聚类的方法(如K-mean法,最大似然方法和模糊聚类法)分割点云数据.聚类分割的基本原理为:考察m个数据点,在m维空间
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2024-04-02 11:14:36
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室外点云语义分割的特点：剧烈变化的点密度是点云室外场景语义分割的难点。pointcnnpointconvDGCNNShellNet（有室外）论文：Hierarchical Point-Edge Interaction Network for Point Cloud Semantic SegmentationSGPNPointNet论文全称：Deep Learning on Point Sets f
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2019-11-16 21:03:00
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文章目录PolarNet介绍极坐标划分自己的测试程序代码逐步解析测试效果 PolarNet介绍github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位, 从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法, 技术逐渐成熟已经进入实时端到端的阶段. 前有基于球面投影映射出二维深度图
Weakly Supervised Semantic Segmentation for Large-Scale Point Cloud摘要构建了一个代理任务，即点云着色，利用自监督学习将学习到的先验知识从大量未标记的点云转移到弱监督网络中。这样，在异构任务的引导下，弱监督网络的表示能力可以得到提高。为了对无标签数据生成伪标签，提出了一种基于生成的类原型的稀疏标签传播机制，用于测量无标签点的分类置信
1. 点云分割的精度在之前的两篇博客里介绍了 RANSAC 点云分割算法和基于邻近信息的点云分割算法。基于 RANSAC 的点云分割算法显然是意识流的，它只能割出大概的点云（可能是杯子的一部分，但杯把儿肯定没分割出来）。基于欧式距离的点云分割算法面对有牵连的点云就无力了（比如风筝和人，在不用三维形态学去掉中间的线之前，是无法分割风筝和人的）。基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效，没法靠它来分
