3D点云深度学习 在自动驾驶中关于三维点云的深度学习方法应用、三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍。 1. 数据 但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道， 无论是源于CA
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2020-05-31 05:58:00
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3D点云深度学习在自动驾驶中关于三维点云的深度学习方法应用、三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍。1.数据但是
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2022-09-19 10:24:05
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作者丨柒柒@知乎编辑丨3D视觉工坊前段时间比较忙，鸽了挺久，近期应该会恢复更新。这篇文章主要是梳理一下近期3D Detection的进展，分类列举出一些我认为的比较重要的、有代表性的工作。论文总结（一）主要讲解基于激光雷达点云的3D检测方法(LiDAR only)，欢迎补充指正。一、论文分类汇总1. 基于激光雷达点云的3D检测方法（LiDAR only）2. 基于多模态融合的3D检测方法（LiDA
作者：Tom Hardy 前言最近在arXiv和一些会议上看到了几篇3D点云分割paper，觉得还不错，在这里分享下基本思路。1、SceneEncoder: Scene-Aware Semantic Segmentation of Point Clouds with A Learnable Scene Descriptor除了局部特征外，全局信息在语义分割中起着至关重要的作用，而现有的研究往往无法
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2023-08-25 16:34:51
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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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对偶四元数单位对偶四元数，刚性3D转换，螺旋相比于单位四元数，其能够描述3D转换，一个单位对偶四元数则是相对于描述3D刚性转换的3D位姿和3D齐次转换矩阵的另一种描述。相比于12个元素的转换矩阵，具有8个元素的对偶四元数则是一个更加紧凑的描述。类似于转换矩阵，对偶四元数可以很容易的被组合去连接多个转换。还有，它们允许在2个3D刚性转换之间有一个平滑的差值和3D线的有限转换。对偶四元数的介绍一个对偶
YOLO3D:端到端3D点云输入的实时检测前言算法分析模型输入网络结构回归损失3D box 回归偏航角回归边界框损失函数数据集处理训练结果 前言YOLO3D将YOLO应用于3D点云的目标检测，与Complex-YOLO（Complex-YOLO的解读从这进入）类似，不同的是将yolo v2的损失函数扩展到包括偏航角、笛卡尔坐标下的三维box以及直接回归box的高度。论文： https://arx
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2024-07-02 10:55:52
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点，作为人类感知与认知最原始的概念，是打开人类思维世界的新窗口。欧氏几何学中最简单的图形就是由点构成，点的云集掀开了人类观测世界的新篇章，重构了我们的世界。以地图和影像为代表的二维空间数据表达已经走过了漫长的历史，但远远不能满足人们对现实三维空间认知和地学研究的需求。而随着激光扫描、摄影测量等技术的开创，现实世界的三维数字化逐渐成为新时代标志产物，具有三维空间位置和属性信息的稠密点云也成为这场浪潮
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2023-09-06 22:12:22
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# 3D点云深度学习中的前处理耗时
随着3D点云技术的快速发展，许多领域如自动驾驶、机器人、虚拟现实等都开始应用3D点云数据进行建模与分析。在进行深度学习任务之前，点云数据的前处理是一个必不可少的步骤。本文将介绍3D点云的前处理过程和相关的耗时问题，并提供一些代码示例来展示如何优化这些耗时。
## 什么是3D点云？
3D点云是一组在三维空间中表示物体表面的点，这些点包含了位置坐标（通常是x、
原创
2024-09-19 04:38:13
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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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蝶恋花·槛菊愁烟兰泣露
槛菊愁烟兰泣露，罗幕轻寒，燕子双飞去。 明月不谙离恨苦，斜光到晓穿朱户。 昨夜西风凋碧树，独上高楼，望尽天涯路。 欲寄彩笺兼尺素。山长水阔知何处？ ——晏殊 导读： 3D点云配准是计算机视觉的关键研究问题之一，在多领域工程应用中具有重要应用，如逆向工程、SLAM、图像处理和模式识别等。点云配准的目的是求解出同一坐标下不同姿态点云的变换矩阵，利用
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2024-01-10 12:31:23
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通过重采样实现点云平滑需要平滑的情况：用RGB-D激光扫描仪等设备扫描物体，尤其是比较小的物体时，往往会有测量误差。这些误差所造成的不规则数据如果直接拿来曲面重建的话，会使得重建的曲面不光滑或者有漏洞，而且这种不规则数据很难用前面我们提到过的统计分析等滤波方法消除；后处理过程中，对同一个物体从不同方向进行了多次扫描，然后把扫描结果进行配准，最后得到一个完整的模型，但是你配准的结果不一定准，比如，同
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2024-09-01 18:46:15
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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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文章目录O*、NeRF数据与代码解读（相机参数与坐标系变换）1.总体概览2.相机的内外参数3.如何获得相机参数（colmap可估计img位姿）3.5 colmap使用技巧：4.缩放图像需要修改什么相机参数？5.3D空间射线怎么构造一、KITTI数据集介绍（重点是lidar-图像坐标系转换）1.数据格式1.激光雷达数据（data_object_velodyne）可视化2.标注数据label_2.3
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2024-05-13 21:28:16
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点云基础信息
原创
2023-06-15 10:02:17
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目录1.数据特征1）xyz位置坐标形成的空间结构2）反射强度2.数据挑战1）不规则性2）非结构性3）不完整性3.点云深度学习方法PART1 -- 间接方法 1）基于体素2）基于投影(包括多视图)PART2 -- 直接方法 邻域搜索边卷积(EdgeConv)公式1）PointNet And PointNet++2）基于图的方法这篇博客是对点云深度学习方法的
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2023-11-25 18:10:11
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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 - CenterPoint: Center-based 3D Object Detection and Tracking - 基于中心的3D目标检测与跟踪（CVPR 2021）摘要1. 导言2. 相关工作3. 准备工作4. CenterPoint4.1 两阶段 CenterPoint4.2 体系结构5. 实验5.1 主要结果5.2 消融研究6. 结论ReferencesA.
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2024-05-27 21:22:35
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对于检测一些产品的3d信息，我们通过3d相机能获取其点云数据或一张带有高度信息的图像。这边我们用SmartRay相机，获取到一张16位的png图像。实际上就是一张高度信息图。这边X、Y缩放比例为0.019，Z方向为0.0016，意思就是你xyz乘这系数就是相对距离。在那个相机软件中能看到如上的3d图。我们获取到的是一张16位的PNG图，如下Halcon中建立一个3d模型，需要3张图像，每张图的灰度
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2024-08-02 22:59:50
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paper：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 与普通的2D图片不同，点云数据是空间中离散的点（和3D图像不同的是，点云是稀疏的），见下图：上图左为2D图像，右图为点云，点云数据包含点的颜色位置等信息。点云由3D扫描技术得到，点云具有以下特点：稀疏性：点云数据仅存在于物体
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2024-03-29 13:28:22
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