导读本文介绍一篇被ICRA2022接收的论文CPGNet: Cascade Point-Grid Fusion Network for Real-Time LiDAR Semantic Segmentation，面向高精度且快速的激光雷达语义分割。该方法通过将LiDAR点云分别投影到鸟瞰视图bird`s-eye view (BEV)和距离视图range view (RV)，然后在两个视图上应用2D
JSNet:三维点云的联合实例和语义分割： JSNet学习框架摘要网络架构代码分析 摘要在本文中，我们介绍了一种三维点云的联合实例语义分割神经网络JSNet来解决两个基本问题:语义分割和实例分割。所提出的网络JSNet包括四个部分:共享的特征编码器、两个并行分支解码器、每个解码器的特征融合模块、联合分割模块。基于PointNet++ (Qi et al. 2017b)和PointConv (Wu,
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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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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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
PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on
Point Sets in a Metric Space Charles R. Qi Li Yi Ha
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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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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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
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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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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文章目录前言一、交叉熵loss二、Focal loss三、Dice损失函数四、IOU损失五、TverskyLoss总结 前言在实际训练分割网络任务过程中，损失函数的选择尤为重要。对于语义分割而言，极有可能存在着正负样本不均衡，或者说类别不平衡的问题，因此选择一个合适的损失函数对于模型收敛以及准确预测有着至关重要的作用。一、交叉熵loss M为类别数； yic为示性函数，指出该元素属于哪个类别；
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2024-04-01 09:55:57
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语义分割Mask R-CNN–潘登同学的深度学习笔记 文章目录语义分割Mask R-CNN--潘登同学的深度学习笔记上采样双线性插值转置卷积代码实现将双线性插值与转置卷积结合ROI AlignRoI PoolingRoIWrap PoolingROIAlign PoolingFPN思想图像金字塔(Featurized image pyramid)高斯金字塔拉普拉斯金字塔SSD特征金字塔FPN 结合
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2024-08-08 12:03:34
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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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pair标注后保存的文件，是一个压缩文件。解压后会包含一个json文件和一个nii文件。本文就将对nii文件进行解析。完成各个类别的分拆，验证是否存在问题。官方Pair标注结果读取说明可以通过软件获取。标记后解析nii文件后的mask图例，如下右侧图。（因为是发现了问题，才尝试了去解决问题。下文采用倒叙方式，由处理好的结果，一步步的探究由来）。就发现直接从nii文件读取保存后的标注文件，与在pai
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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