作者 | 元戎启行3D目标检测是当前自动驾驶感知模块重要的一个环节，如何平衡3D物体检测的精度以及速度更是非常重要的一个研究话题。本文提出了一种新的基于点云的三维物体检测的统一网络：混合体素网络(HVNet)，通过在点级别上混合尺度体素特征编码器(VFE)得到更好的体素特征编码方法，从而在速度和精度上得到提升。与多种方法相比，HVNet在检测速度上有明显的提高。在KITTI数据集自行车检
近日，据可靠消息，我国监管部门将为无人驾驶车辆发放绿牌。中国或有望成为继德国之后全球第二个为L3级乘用车量产放行的国家，这表明了自动驾驶时代或将到来。四种常见的3D点云标注方式1、3D点云目标检测3D点云目标检测是需要有标准的目标点云或者标准的点云特征来描述向量；在实时采集的点云数据中寻找与目标点云相似度最高的点云块。3D点云目标检测用来获取物体在三维空间中的位置和类别信息，主要基于点云、双目、单
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2024-01-18 05:54:26
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文章导读本文来源于早期的一篇基于投影法的三维目标检测文章《An Euler-Region-Proposal for Real-time 3D Object Detection on Point Clouds》，网络结构简单清晰，由于将点云投影到图像空间借助了二维目标检测方法，所以在后期优化上可以参照二维目标检测的各种Tricks。1检测背景三维目标检测网络从输入数据的形式上可以三类：三维点云：Po
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2024-04-26 11:17:53
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VoxelNet: 基于点云的 3D 对象检测的端到端学习论文 ：VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection原文地址：https://arxiv.org/abs/1711.06396非官方的复现代码：https://github.com/qianguih/voxelnet摘要准确检测 3D 点云中的
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2024-06-03 20:51:08
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本文为德国慕尼黑工业大学(作者：Anas Al-Nuaimi)的博士论文，共156页。由于众多技术的进步，3D传感变得越来越精确和廉价。目前已有的不同类型的三维传感技术，包括激光雷达(LiDAR)、飞行时间(Time-of-Flight)和多视点立体(Multi-View Stereo)。尽管3D传感器仍然相对昂贵，并且需要专业知识才能操作，但正是微软Kinect的发布使得精确和廉价的3D传感成为
点云 3D 目标检测 - SECOND: Sparsely Embedded Convolutional Detection - 稀疏嵌入卷积检测（Sensors 2018）摘要1. 引言2. 相关工作2.1 基于前视图和图像的方法2.2 基于鸟瞰图的方法2.3 基于3D的方法2.4 基于融合的方法3. SECOND检测器3.1 网络架构3.1.1 点云分组3.1.2 Voxelwise特征提取
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2024-02-19 20:49:40
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点云 3D 目标检测 - VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection - 基于点云的3D目标检测的端到端学习（CVPR 2018）摘要1. 引言1.1 相关工作1.2 贡献2. VoxelNet2.1 VoxelNet架构2.1.1 特征学习网络2.1.2 卷积中层2.1.3 区域提案网络2.2 损
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2023-10-08 13:56:56
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PCL/OpenNI tutorial 4: 3D object recognition (descriptors) - robotica.unileon.es3D对象识别是点云处理最主要的应用之一，类似于2D识别，找到点云的关键点或特征点，与之前保存好的点云进行匹配。但3D相对于2D会有优势，譬如，我们能相当精确的估计出物体相对于传感器的准确位置和方向；3D对象识别往往
一、3D点云应用领域分析3D点云领域都关注了哪些方向？课程核心系列-PointNet系列：点云数据如何处理、点云数据如何进行特征提取。后续无论是分类、分割、补全、配准检测，首先都要先对点云数据进行特征提取。
PointNet系列就是重点系列。算法原理、论文思想、源码实现基础算法、论文核心思想。点云数据的特点： ① 由点组成，近密远疏 &
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2024-05-21 09:27:07
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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
作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun原文参考链接：https://arxiv.org/abs/1912.12033导读 3D点云学习（ Point Clouds）作为近年来的研究热点之一，受到了广泛关注，每年在各大会议上都有大量的相关文章发表。当前，点云上的深度
原创
2022-11-09 13:17:46
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目录基本数据结构任务粒度的区分：（2D为例）挑战常用方法和思路基于体素的点云深度学习：基于多视点云深度学习基础网络： point net网络亮点： max pooling & transform网络结构共享权重mlp的一种常用实现：1*1卷积其他细节点云深度学习基础网络：pointnet++用Set Abstraction分层提取特征用Set Abstraction提到的特征进行分类用S
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2024-05-24 19:48:35
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3D点云点云分割、目标检测、分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接：
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2020-06-03 07:00:00
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划分成体素格子后，由于点云密度不一致，有些格子里面点云可能比较多，对超出给定数量T的格子，需要进行随机采样，保证每个
原创
2024-08-19 14:32:20
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这边具体值得读一读的文章有：PointNet，DGCNN，View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ...重要点摘抄：摘要：
深度学习作为AI中的主要技术，已成功用于解决各种2D视觉问题。但是，由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战，因此点云上的深度学习仍处于起步阶段。
它涵盖了三个主要任务，包括3D形状分类，3D对象检测和跟踪以及3D点云分割1.介绍3D数
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2024-05-23 09:24:09
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目录摘要1、引言：2、背景2.1 数据集2.2评价指标3、3D点云分割3.1 3D语义分割3.1.1 基于投影的方法多视图表示球形表示3.1.2 基于离散的方法稠密离散表示稀疏的离散表示3.1.3 混合方法3.1.4 基于点的方法逐点MLP方法点卷积方法基于RNN方法基于图方法3.2 实例分割3.2.1 基于候选框的方法3.2.2 不需要候选框的方法3.3 部件分割3.4 总结4、 结论3D点云深
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2024-05-11 21:51:01
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作者丨维维编辑丨3D视觉工坊1. 点云分类(罗蒙诺索夫莫斯科国立大学)Legend: red — ground, black — building, navy — car, green — tree, cyan — low-vegetation.链接：点云分类：https://graphics.cs.msu.ru/en/node/9222. Semantic3D大规模点云分类基准，它提供
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2022-10-13 09:12:04
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写在前面感谢大家的一路陪伴与支持，这里赠送一张「3D视觉从入门到精通」知识星球优惠券，有效期两天，有需要的童鞋可以自取。三维点云是计算机视觉领域的重要技术之一，其在三维重建、SLAM、语义分割、3D目标检测等方向表达重要信息，主要应用领域有三维重建、工业测量、自动驾驶、移动机器人等。 （以上图片来源于网络，侵删）由于三维点云相比于二维图像，多了一个维度，其相对较难处理。一方面，其天然具有
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2024-04-26 21:53:21
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根据lidar不同的特征表达方式，可以将目标检测方法分成以下4种：基于BEV（bird’s eye view）的目标检测方法，基于camera view的目标检测方法，基于point-wise feature的目标检测方法，基于融合特征的目标检测方法。如下图所示。图1 基于lidar目标检测方法分类基于BEV的目标检测方法基于bev的目标检测方法顾名思义是使用bev作为点云特
前言前面总结了几种基于激光雷达点云数据的3D目标检测算法，还有一些算法不再单独列出，这里做个简单总结来分享下！基于激光雷达点云的3D目标检测算法1、End-to-End Multi-View Fusion for 3D Object Detection in Lidar Point Clouds（Waymo和Google联合提出）主要提出了一种新的端到端多视图融合（MVF）算法，该算法能有效地学习
原创
2022-10-06 12:26:37
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