一、概述点云特征在定义上（以我个人理解）大致可以分为两大类：一类是类似于深度学习的featrue map意义，通过计算一些算子来描述点云局部，这种描述只是一种标识符，并没有实际的几何意义，比如 PFH或者 FPFH 之类的，它们只是通过对每个点的局部邻域计算一个 维或者 维的向量来描述当前点，这跟机器学习中的 是一样的，通过这类特征可以用来做点云的配准（其中某些特征可以进一步处理【模式识别】
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
PointPillars是最近两年出现的激光雷达三维检测算法，因为其优越的前向速度和性能,普遍被业内所认可,并被收入百度Apollo的自动驾驶汽车开源项目中. 在我前面的文章中介绍PointNet时,结合过基于点云的目标检测和语义分割方法有四种,这里
论文相关信息文献地址：https://www.researchgate.net/publication/328158485_SECOND_Sparsely_Embedded_Convolutional_Detection论文源码：Abstract：基于LiDAR和基于RGB-D的目标检测广泛应用于自动驾驶和机器视觉等应用中，基于体素的3D卷积网络有时会用于增强处理点云时时的信息保留能力。然而，当前
文章目录1.写在前面2.数据类型3.方法分类3.1.基于区域建议的方法3.1.1.基于多视图的方法3.1.1.1.点云数据的应用3.1.1.2.投影的方法3.1.1.3.体素卷积的方法3.1.1.4.基于点的方法3.1.2.基于分割的方法3.1.3.基于截锥的方法3.1.4.其他方法3.2.单发法3.2.1.基于BEV的方法3.2.2.基于离散化的方法3.2.3.基于点云的方法3.2.4.其他方
目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据，预测目标相比于相机或lidar坐标系的[x，y，z]、[h，w，l]，[θ，φ，ψ]（中心坐标，box长宽高信息，相对于xyz轴的旋转角度）。 3D检测相关数据集下面汇总了领域常用的3
三维点云目标提取（续）3.三维点云目标提取3.1一般流程
先根据个人认识总结一下目标提取的一般性步骤：
如上所示，三维点云的目标提取关键性的两步即为：特征提取与选择、分类，是不是整个方法流程与图像中的目标识别有点像。本质上看，凡是涉及到目标识别，其方法流程大体是相同的。为什么要搞特征提取，因为我们要识别的目标一般是在一个大场景下，各种目标相互混杂，既然要对某个目标进行识别，
一.基于基于传统方法的三维点云目标检测的基本流程：1.点云预处理（例如点云降采样等前处理方法） 2.分割地面（暴力法以及Ransac算法） 3.点云聚类方法介绍： 4.特征提取 提取点云的某些特征向量 特征提取主要包括： 1.2D特征：2d几何特征：半径、点密度、面积…… 2d局部形状特征：基于累积图的特征：格网点数、高程差、高程标准差… 2.3D特征：3d几何特征：半径、高程差、高程标准差、点密
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
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
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
刚刚复现完成PointNet++分类和分割网络，效果还不错，分享给大家。 Pointnet++算法的原理在此不再赘述，本文专注讲一下重要代码，从输入数据到输出结果展现复现过程。注：复现的是MSG特征拼接方法，MRG的代码作者没有公布出来，代码里还有SSG的，也就是没有做半径特征拼接的原始方
3D目标检测（一）—— PointNet，PointNet++，PointNeXt， PointMLP目录3D目标检测（一）—— PointNet，PointNet++，PointNeXt， PointMLP前言零、网络使用算法FPS最远点采样法Ball-query球查询一、PointNet二、PointNet++MSG-PointNet++三、PointNeXt四、PointMLP总结前言在3D
使用 NVIDIA CUDA-Pointpillars 检测点云中的对象 文章目录使用 NVIDIA CUDA-Pointpillars 检测点云中的对象什么是 CUDA-Pointpillars基础预处理预处理TensorRT 的 ONNX 模型后期处理使用 CUDA-PointPillars将 OpenPCDet 训练的原生模型转换为 CUDA-Pointpillars 的 ONNX 文件性能
单点特征三维坐标回波强度法线主曲率高程差表面法线和曲率可以很好的代表一个点的几何特征，计算较快且算法简单。但是他们不能捕获细节，它们只是点的近邻的几何特征的近似估计。因此，大多数的场景往往会包含很多有相似特征的点。局部特征使用近似法来计算查询点的最近邻元素有两种常用的查询类型：决定一个查询点的k个邻域元素。在半径r的范围内确定一个查询点的所有相邻元素。但是由于采样密度不同，可能会导致邻域的覆盖大小
文章目录论文地址论文摘要MSPT-RCNNRPN多尺度领域嵌入模块跳跃连接偏移注意力模块注意力模块跳跃连接偏移注意力模块RCNN点云区域池化与坐标转换语义特征特征融合 论文地址多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测论文摘要激光雷达点云3D物体检测，对于小物体如行人、自行车的检测精度较低，容易漏检误检，提出一种多尺度 Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCN
Complex-YOLO: 点云实时目标检测前言要点分析具体算法分析点云转化鸟瞰图提取特征B- Box损失回归 前言Complex-YOLO，论文中介绍是一种仅在点云上进行的最先进的实时3D目标检测网络。借鉴了yolo v2的主干网络，扩展了最后的回归策略，提出了Euler-RegionProposal Network (E-RPN)增加了角度的回归，最后通过实验证明了算法的有效。论文：Comp
1. 3DSSD首先分析CVPR2020的3D目标检测文章“3DSSD: Point-based 3D Single Stage Object Detector”。这是一个单阶段，不需要Anchor的，基于点云的3D目标检测算法。网络实验效果也比较不错，比单阶段目标检测的SOTA方法优秀。在引言中，把当前的方法分为voxel-based方法和point-based方法。介绍voxel-based方
一、点云简介 通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云，通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。 经过几十年的发展，机器人传感器领域已经发生了巨大的变化：从基于声呐的简单测距功能到现在的视觉传感器和激光扫描仪。由视觉传感器和激光扫描仪提供的大量3D数据已经变得实用
采集的数据为一帧，最多包涵32*(360/0.2)=57600. 水平32条线，转动角分辨率0.2。 但是由于天空等无法获得点云，实际得到约40000个点。VoxelNet： 两个过程：Voxel Feature Extraction 提取特征。第二个是目标检测过程。 两个问题：三维卷积复杂度高，voxedl数量大会引入错误。PointNet++ 尝试通过聚类建立点与点的拓扑，在聚类中心学习特征。
