论文原文：Attention is all you need最近在学习网络的时候发现，许多新论文中的网络设计中仍然沿用了之前经典网络的结构。3D点云领域有一篇热度非常高的网络Deep Closet Point（DCP），其属于Frame-toFrame的结构，其中网络设计部分有提到其中的Transformer 模块：并且在效果比较时DCP也有两个版本：V1，与V2，区别就是是否加入了Attenti
本文瑞典乌梅大学（作者：MonaForsman）的硕士论文，共71页。有多种自动方法可用于创建从二维照片中提取的三维点云。在许多情况下，得到的结果是一个稀疏的点云，场景中的分布不均匀。确定一个物体在两幅图像中同一点的坐标后，利用摄像机数据和相对方位的知识，可以计算出该点的三维位置。由分布不均匀点云创建的模型可能会在稀疏区域丢失细节和精度。本文的目的是研究点云的致密化方法。本文对不同的匹配点对提取
PCL—点云处理（二）PCL—低层次视觉—点云分割（最小割算法）1.点云分割的精度2.最小割算法3. 点云 “图”4. PCL对最小割算法的实现PCL—点云滤波（基于点云频率）-低1. 点云的频率2. 基于点云频率的滤波方法3. PCL对该算法的实现PCL—点云分割（超体聚类）-低1. 超体聚类——一种来自图像的分割方法2. 超体聚类的实现步骤3. PCL对超体聚类的实现PCL—点云分割（基于形
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2024-05-16 01:20:44
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标定过程标定数据导入matlab lidar camara calibrator 插件，点击图示中的Import后选择Import Data如图所示： 依次选择导入图像和点云数据如下后点击“确定”： Matlab会自动导入数据并计算相机内参，然后开始进行相机和点云数据的处理，并进行自动标定，但自动标定结果一般较差，会提示没有探测到目标，这都是正常现象。 需要进行手动调整后就能精确标定。点击“确定”
参考：https://mp.weixin.qq.com/s/GFDWOudJ08In6jFyrZ7hhghttps://mp.weixin.qq.com/s/FfHkVY-lmlOSf4jKoZqjEA通过之前的两篇文章，从得到点云，到对点云的下采样，去离群点。接着就是对点云的平滑，计算法线，最后生成Mesh。点云平滑平滑也是滤波的一种，让点云看起来稍微光滑一些。存在一些不规则数据，很难用前面提到
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2024-03-18 12:41:05
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论文题目：Pointersect: Neural Rendering with Cloud-Ray Intersection作者机构：Apple、CMU、UBC论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.12390项目主页：https://machinelearning.apple.com/research/pointersectApple本周提出了一种新方法Pointerse
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2024-06-13 21:43:52
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Remesh并没有一个严格的定义，简单的讲，Remesh就是从一个输入网格生成另一个网格，并且满足一定的要求。根据网格改动大小，可以分为这么几类：保持顶点拓扑和几何信息，优化网格连接关系保持顶点拓扑信息，同时优化顶点几何和网格连接关系顶点重采样，优化网格连接关系Remesh对原网格的改动比较大，实际应用中要谨慎使用。尽量使用改动比较小的Remesh方法。Delaunay三角化Delaunay三角化
0 序言需求：在一些项目工作中，部分数据是激光雷达数据扫描得到的，部分数据是设计的数据模型，因此如何让两者能够很好地结合在一起成为需要考虑的问题。1 例子在此过程中，我没能用到open3d的模型生成处理。例如，本来是我们获取到有个圆柱形的点云数据，但是设计数据是一个规则的数据，我们需要计算采集的点云数据与设计的规则数据之间的差异。这时候就需要我们将规则的模型数据采集成为点云数据。 首先，将真个过程
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2024-08-21 20:47:33
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1. 建图第一步：roslaunch runtime_manager runtime_manager.launch第二步：打开tf设置从base_link到velodyne坐标系的TF。在 [Setup] 菜单中，确保 [Localizer] 下选项为 [Velodyne]，在 [Baselink to Localizer] 中设置好各个参数之后点击 TF 按钮，其
一、测试文件（华中科技大学南一楼7位点云图）：链接：https://pan.baidu.com/s/1vnc5ZqShDCtx-acD182WkA 提取码：5m84二、调参技巧：1、首先要确定法线计算时使用的半径范围。半径过小会导致搜索不到邻近点（出现程序无法出结果的情况），半径太大会导致搜索太慢，且法线计算不够准确。因此确定点云的分辨率量级很重要。使用CloudCompare软件获取两点之间的距
1.1 概述 最近在看论文，找研究方向，受SuMa++[1]以及其他几篇文章的启发，想研究一下机械式激光雷达按照线束划分的，基于曲率分类的点云管理手段，看能不能根据点云特征值和特征向量做一些工作。之前在研究开源算法LeGO-LOAM[2]的时候曾经想过，原始代码中虽然将每一帧的角点平面点显示出来了，但是可视化效果不太好，想在原始代码的基础上加一
留个笔记自用Point Cloud Completion by Skip-attention Network with Hierarchical Folding做什么点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。 点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类
作为高分辨率三维重建的方法之一,从单张图像生成稠密三维点云在计算机视觉领域中一直有着较高的关注度。以下文献提出了一种针对二维和三维信息融合的方法以解决三维点云稀疏难以检测远处的目标的问题。Multimodal Virtual Point 3D Detection该文献提出一种将 RGB 传感器无缝融合到基于激光雷达的 3D 识别的方法。它采用一组二维检测来生成密集的三维虚拟点，以增强原本稀疏的三维
一．DSO1. DSO简介SDO是由德国慕尼黑工业大学Engel于2016年发布在arXiv上的一种基于直接法构建稀疏点云地图的视觉里程计(VIO)。它联合优化了所有模型参数(相机位姿、内参矩阵、几何参数、逆深度值)的直接法模型，并在优化过程中用滑动窗口对旧的相机位姿以及离开相机视野的点进行边缘化。但它不是完整的SLAM，因为它不包含回环检测、地图复
一、美化第一个三维场景1.代码整理在美化昨天的项目之前，首先对项目进行整理。在昨天的基础上更改js文件01-03.jsfunction init() {
//首先定义场景（scene)、摄像机（camera）和渲染器（renderer）对象。
var scene = new THREE.Scene()
var camera = new THREE.PerspectiveCamera(45,
最近学习点云重建三维网格，看了写帖子，这是几个帖子的综合，最后有引用的链接。1 点云采样方法点云采样的方法有很多种，常见的有均匀采样、几何采样、随机采样、格点采样等。下面介绍一些常见的采样方法。1.1 格点采样格点采样，也称格子采样cell sampling、网格采样grid sampling，就是把三维空间用格点离散化，然后在每个格点里采样一个点。具体方法如下：1. 创建格点：如图1中间所示，计
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2024-07-11 08:17:44
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raspberry pi 3 变身路由器首先，你的raspberry 3 要装上raspbian OS，具体参看官方的手册。另外像笔者这种在高校的学生，不能只装上hostpad和udhpc这样的软件就OK，因为给eth0，也就是有线网上网还得需要锐捷认证。Basic concept就是用锐捷登陆上校园网，然后再把通过无线网卡把网络共享出来。第一步：装上mentohust编译前的准备工作编译前需要一
PCA(Principle Component Analysis主成分分析)PCA（Principal Components Analysis）主成分分析，应用于点云预处理，平面检测，法向量求解，降维、分类，解压（升维），用PCA对点云中的点分类，地面点，墙面点，物体上的点等，是一种数据降维技术，用于数据预处理。PCA是将三维投影到某个面上，用于发现其主要方向。面的选择依据是选择尽量使得点的分布方
今日为大家带来PCM点云数据处理软件功能使用第十五弹—数据处理之坐标转换，快来跟我们一起学习吧！ 功能介绍 坐标是空间实体的位置参考，坐标转换是从一种坐标系统变换到另一种坐标系统的过程，通过建立两个坐标系统之间一一对应关系来实现。本软件坐标系统分为地理坐标系统和投影坐标系统，地理坐标系统是一种球面坐标，而投影坐标系统是平面坐标。本软件支持常见的不同地理坐标系统、不同投影坐标系统
一、标题解读Point：课上老师曾说：点云给人们提供了一种新的认识世界的方式。 相比于排列在规则像素网格上的二维图像，点云是嵌入在三维空间的集合。Transformer：self-attention是transformer的核心，发源于NLP领域，已经在NLP、CV领域等大放异彩，其本质就是一个集合操作符(operator)：元素提供位置信息这一属性，元素又被当作集合进行处理，而点云实质上就是具有
