文章目录简介环境项目文件环境准备spconvpointgroup_ops数据集下载脚本下载数据集划分数据集训练测试&可视化可视化 简介分类(Classify)和分割(Segment)是视觉中两个典型的任务, 而分割又可以细分为语义分割(Semantic Segmentation)和实例分割(Instance Segmantation). 区别在于, 语义分割将输入中的目标分成个类别, 输
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2023-09-06 11:04:43
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最佳点云分割分析Learning to Optimally Segment Point Clouds论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.04976摘要我们关注LiDAR点云的无类实例分割问题。我们提出了一种将图论搜索与数据驱动的学习相结合的方法：在一组候选分割中搜索综合目标性（objectness）评分较高的候选分割。我们证明了，如果根据分割中最低的目标性对分割进行评分
机构:波恩大学 本文解决的问题是旋转式激光雷达点云数据的语义分割问题，其在进行处理时以原始点云作为输入，不丢弃任何点的信息。分割精度超越了现有SOTA，且速度快于激光雷达的帧率（10Hz）RangeNet++RangeNet++ 基于2D-3D投影的分割思路,处理流程大概可以分为4步：将点云数据转换为range image(距离图像，应该是名称中’range’的由来)在range image上进行
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2024-02-22 18:16:51
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目前二维深度学习取得了很大的进步并且应用范围越来越广，随着三维设备的发展，三维深度学习得到了很大的关注。PointNet是斯垣福大学在2016年提出的一种点云分类/分割深度学习框架。PointNet原文及代码下载:http://stanford.edu/~rqi/pointnet/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的集合。在获取物体表面每个采样点的空间坐标后
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2024-06-30 19:38:25
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本文介绍一篇3D点云分割网络：Cylinder3D，论文已收录于 CVPR 2021。 这里重点是理解本文提出的 Cylindrical Partition 和 Asymmetrical 3D Convolution Network。论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2011.10033.pdf项目链接为：https://github.com/xinge008/Cylind
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2024-01-22 09:55:00
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SGPN [CVPR 2018]：点云的实例分割与物体检测。（SGPN: Similarity Group Proposal Network for 3D Point Cloud Instance Segmentation。RSNet [CVPR 2018]：点云的语义分割。（Recurrent Slice Networks for 3D Segmentation on Point Clouds）
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2024-01-18 17:02:29
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背景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，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割，然后才能更好的进行空洞修复曲面重建，特征描述和提取，进而进行基于3D内容的检索，组合重用等。平面分割工作原理：采用RSNSAC算法，Ransac为了找到点云的平面，不停的改变平面模型（ax+by+cz+d=0）的参数
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2023-11-07 23:30:45
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3D点云实例分割3D语义分割区分场景中各类对象，3D实例分割区分场景中各类别中的各种个体。近两年来，3D实例分割的关注度越来越高，相应的方法也被接连提出。众多方法的思想主要分为两类：基于候选区域的实例分割（proposal-based）和免候选区域的实例分割（proposal-free）。其中，proposal-based先获取场景中的感兴趣的候选区域，如：3D bounding boxes等，并
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2023-12-08 09:27:52
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点云分割方法Plane model segmentation (平面模型分割）Euclidean Cluster Extraction （欧几里德聚类提取）Conditional Euclidean Clustering（有条件的欧几里德群聚类生成）Min-cut Based Segmentation (基于最少切割的分割）Region growing segmentation (区域蔓延分割)p
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2024-03-30 21:25:01
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点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。 点云分割的目的是提取点云中的不同物体，从而实现分而治之，突出重点，单独处理的目的。而在现实点云数据中，往往对场景中的物体有一定先验知识。比如：桌面墙面多半是大平面，桌上的罐子应该是圆柱体，长方体的盒子可能是牛奶盒......对于复杂场景中的物体，其几何外形可以归结于简单的几何形状。这为分割带来了巨大的便利，因为简单
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2024-03-13 16:10:07
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基于python的ply格式点云数据处理（学习笔记，持续更新）入门open3D库的使用与介绍以及相关pyntcloud库的使用与介绍安装python的库ply格式介绍点云数据的读取创建一个open3d的PointCloudge格式的数据读取pcd点云数据使用open3d库的 o3d.io.read_point_cloud() 和o3d.io.write_point_cloud()读取pl
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2023-08-15 15:29:13
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PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on
Point Sets in a Metric Space Charles R. Qi Li Yi Ha
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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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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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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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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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
从去年到现在，我（小白）已经接触点云将近半年的时间了，因为上半年大部分时间在上课，所以对点云的认识不足，在此，我以一个小白的身份，向大家叙述一下自己对点云分割的理解，借助一篇综述的论文，论文网址为：https://arxiv.org/abs/1912.12033 首先点云是非常重要的数据类型，但是由于它的不规则性和稀疏性，所以很多学者都研究一些体素或者图像网格作为研究的标准，但是我最近看的文章都是
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2024-02-27 22:37:38
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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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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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