论文标题：PU-Net: Point Cloud Upsampling Network标签：有监督 | 点云上采样首先回答一个问题：什么是点云的上采样任务呢？简单来说，点云上采样任务就是输入稀疏点云，输出稠密点云，同时需要保持住点云的基本形状、均匀程度等特征。如下图所示，某上采样算法输入稀疏骆驼点云，输出稠密骆驼点云。上采样的最主要应用就是作为一种数据增强的方式，为下游任务（比如分类、分割等）提供
# Python PCL 点云采样简介
点云（Point Cloud）是由一系列三维坐标（通常是X、Y、Z）构成的数据集，常用于三维重建、物体识别和场景理解等领域。Python PCL（Point Cloud Library的Python绑定）为处理和分析点云数据提供了丰富的工具。本篇文章将介绍如何使用Python PCL进行点云采样，并附上相关代码示例。
## 什么是点云采样？
点云采样是
PCL中点云滤波模块提供了很多灵活实用的滤波处理算法，例如：直通滤波、统计滤波、双边滤波、高斯滤波、基于随机采样一致性滤波等。同时，PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况，如下： 点云数据密度不规则需要平滑 因遮挡等问题噪声的离群点需要去除 数据冗余需要下采样 &
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2023-09-28 12:21:52
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最近由于工作需求，偏向点云算法库的学习。给定一些无序三维点，可以构建点云的三角网，接着赋纹理，如果算法足够稳健，也是很强大的，毕竟由一些点得到了一个模型。由于刚入门，从开源库和开源软件学起，首先学习软件的动作，接着结合源码进行分析。CloudCompare 是一款非常好的开源点云显示和处理软件，尤其是有比较好的框架，使其有很强的可扩展性，这点也
（1）下
采样 Downsampling一般下
采样是通过构造一个三维体素栅格，然后在每个体素内用体素内的所有点的重心近似显示体素中的其他
点，这样体素内所有点就用一个重心点来表示，进行下
采样的来达到滤波的效果，这样就大大的减少了数据量，特别是在配准，曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的运行速度， #include <pcl/io/pcd_io.h>#include
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2022-08-24 07:52:16
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1.随机采样python代码：import random
sample = random.sample(population, k)解读：random.sample()函数从population中随机选择k个元素作为样本，返回一个列表。其中population可以是一个序列、集合或其他可迭代对象，k为采样数量。2.等距采样python代码import numpy as np
sample
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2023-08-14 12:40:41
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【深度学习基本概念】上采样、下采样、卷积、池化上采样概念
上采样（upsampling）：又名放大图像、图像插值；主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上；上采样有3种常见的方法：双线性插值(bilinear)，反卷积(Transposed Convolution)，反池化(Unpooling)；原理
上采样原理：图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上在像素点之
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2023-08-27 20:34:28
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作者 | 敢敢のwings 编辑 | 古月居0. 简介我们在使用PCL时候，常常不满足于常用的降采样方法，这个时候我们就想要借鉴一些比较经典的高级采样方法。这一讲我们将对常用的高级采样方法进行汇总，并进行整理，来方便读者完成使用1.基础下采样1.1 点云随机下采样点云下采样是对点云以一定的采样规则重新进行采样，目的是在保证点云整体几何特征不变的情况下，降低点云的密度，
# PyTorch点云随机采样实现指南
在计算机视觉和三维形状分析中，点云是非常重要的概念。随机采样点云可以帮助我们减少数据量，从而加速后续的计算任务。本文将引导你通过PyTorch实现点云的随机采样。我们将介绍整个流程，并逐步解释每一个代码段。
## 整体流程
以下是实现点云随机采样的总体步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需的库 |
有些地方还没看懂， mark一下
去年曾经使用过FCN（全卷积神经网络）及其派生Unet，再加上在爱奇艺的时候做过一些超分辨率重建的内容，其中用到了毕业于帝国理工的华人博士Shi Wenzhe（在Twitter任职）发表的PixelShuffle《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Effic
上采样/下采样缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个：1、使得图像符合显示区域的大小；2、生成对应图像的缩略图。
放大图像（或称为上采样（upsampling）或图像插值（interpolating））的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。对图像的缩放操作并不能带来更多关于该图像的信息, 因此图像的质量将不可避免地
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2023-11-09 14:23:52
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上采样/下采样
上采样/下采样 样本不均衡时解决方式在实际应用中经常出现样本类别不均衡的情况，此时可以采用上采样或者下采样方法上采样upsampling上采样就是以数据量多的一方的样本数量为标准，把样本数量较少的类的样本数量生成和样本数量多的一方相同，称为上采样。下采样subsampled下采样，对于一个不均衡的数据，让目标值(如0和1分类)中
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2023-09-13 09:48:12
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vtk 提供了 点加密 上采样 DensifyPoints。
原创
2023-01-08 23:04:04
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一般的，将连续的模拟信号放置在 (x,y) 直角坐标系中，x 轴表示时间，y 轴表示信号的幅度。采样，即是在时间轴上，也就是 x 轴上，抽出 X 个点。比如说采样率，就反映了在一秒钟的刻度上，均匀的抽取多少个点。也就是，采样率是针对 x 轴，针对时间的。量化，即是在幅度轴上，也就是 y 轴上，按特定的单位长度，量取 Y 个这样的长度。比如说，规定 2 毫米为一个单位长度，按照这样的单位长度，我们可
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2024-08-31 16:52:07
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前言花了一周多的时间对PointRCNN进行了模型的阅读与复现，发现代码没有可视化程序，并且开源的可视化程序，也是离线的，将检测的结果，一帧一帧保存并拼接成视频，很难看到模型的工程化效果，这也是大部分论文鸡肋的部分，为了对模型进行在线的测试，对源码进行了数据加载的调整，最终实现了实时在线可视化，理论到应用的距离很遥远，这也是目前卷的原因，在线可视化效果1帧/s左右，后续继续对模型跟代码进行优化，考
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2024-08-08 12:10:40
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interpolatetorch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None)根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样使用的插值算法取决于参数mode的设置支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spati
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2023-08-28 15:06:22
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最近在学习使用opencv进行图像处理，收获颇丰的同时也踩了不少坑。简单记录一下自己的学习过程，以便日后随时复习以及与广大感兴趣的网友随时交流，欢迎大家随时交流，本人会尽量答复。 由于是第一次编写博客，多有不足之出请见谅。 闲话不多说，进入今天的正题：opencv 中几种特征点提取与匹配算法的比较 opencv 是大型的图像处理库，上面集成了绝大多数关于图像处理的算法。 1.ubuntu16.04
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2024-03-17 15:36:11
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上采样（Upsampling）在数据处理和计算机视觉领域是一个常见的操作，目的在于将低分辨率数据转换为高分辨率数据。例如，在图像处理场景中，通过上采样可以提高图像的清晰度和细节。这篇博文将详细记录我在Python环境下实现上采样的过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查以及扩展部署等多个方面。
## 环境预检
在进行上采样操作之前，需要确保系统满足一定的要求。以下是系统要求的
# Python 中的上采样技术
在数据处理和机器学习中，我们常常会遇到样本不均衡的情况，即某一类别的样本数量远远少于其他类别。为了解决这个问题，我们可以使用上采样技术来平衡各个类别之间的样本数量。在本文中，我们将介绍Python中的上采样方法以及如何应用它来处理样本不均衡的情况。
## 什么是上采样
上采样是一种通过增加少数类样本的数量来平衡各个类别之间样本数量的方法。它可以通过复制少数类
原创
2024-05-02 06:55:42
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## Python上采样实现指南
### 1. 简介
在一些数据处理任务中，我们常常需要处理不平衡的数据集。不平衡数据集是指其中一类样本的数量远远大于另一类样本的情况。为了解决这个问题，可以使用上采样技术。上采样是指通过增加少数类样本的数量，使得数据集变得更平衡。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python进行上采样。我们将使用`imbalanced-learn`库来实现上采样。
### 2
原创
2023-11-04 10:03:18
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