文章目录前言（Related work）一、PointNet++（分类+分割2018）1.关键代码1.点云采样2.卷积下采样（升维）3.上采样：self.fp4(l3_xyz, l4_xyz, l3_points, l4_points)二、MVF(动态体素融合2019)1.动态体素2.特征融合网络结构3.损失函数三、RandLA-Net（分割 2019）一、简介二、取样三、局部特征聚合四、补充与
文章目录前言（Related work）一、PointNet++（分类+分割2018）1.关键代码1.点云采样2.卷积下采样（升维）3.上采样：self.fp4(l3_xyz, l4_xyz, l3_points, l4_points)二、MVF(动态体素融合2019)1.动态体素2.特征融合网络结构3.损失函数三、RandLA-Net（分割 2019）一、简介二、取样三、局部特征聚合四、补充与
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
点云数据处理why？广泛的引用场景：机器人技术、3D图形、自动驾驶、虚拟现实 处理方式：1. 传统方法：侧重于对点的局部几何特征进行编码 what？定义：1.1 3D点云数据定义：3D数据的表述形式分为以下4种： a）点云：由N个D维的点组成 b）Mesh:由三角面片和正方形面片组成 c) 体素：由三维栅格将物体用0和1 表征 d）多角度的RGB图像或者RGB-D图像3D点云是三维空间种点的数据集
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2023-10-09 06:56:37
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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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文章目录一、什么是3D点云二、基于3D点云的一些任务三、如何提取3D点云数据的特征：PointNet（1）在PointNet之前也有工作在做点云上的深度学习（2）PointNet（1）置换不变性（Permutation Invariance）（2）角度不变性（Transformation Invariance）分类和分割网络PointNet的优势：占用内存小且速度快（高效）PointNet的优势
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2023-11-20 01:16:27
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一、与图像相比，基于点云的目标检测一直面临着一些挑战：1、非结构化数据：点云作为场景中点的位置具有稀疏和非结构化的性质，因此它们的密度和数量都随着场景中对象而变化。2、不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。3、实时性要求：由于自动驾驶汽车需要非常快速地做出反应，因此必须实
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2023-11-28 22:08:23
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点云基础信息
原创
2023-06-15 10:02:17
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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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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，点云上的深度学习变得越来越流行，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割
NDT介绍正态分布变换（NDT）是一种可以用在三维点云配准的算法。因为不需要对应特征点的特征计算和匹配，理论上时间要比其他方法快。 NDT算法的基本思想是先跟据参考数据来构建多维变量的正态分布，如果变换点和目标点云（参考数据）能够匹配很好，概率密度会很大。所以采用优化的方法求取使得概率密度最大的变换参数。算法基本步骤1.将参考点云所占空间化成指定大小的网格或体素，并计算每个网络的多维正态分布参数。
C. He, H. Zeng, J. Huang, X. -S. Hua and L. Zhang, “Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection From Point Cloud,” 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020
# Android 渲染3D 点云
在移动开发领域，3D 点云技术被广泛应用于各种领域，如虚拟现实、增强现实和三维建模等。在 Android 平台上，我们可以利用 OpenGL ES 来实现渲染 3D 点云，让用户可以在移动设备上浏览和交互这些 3D 数据。
## 渲染 3D 点云
在 Android 中，我们可以通过 OpenGL ES 来实现渲染 3D 点云。首先，我们需要创建一个 Op
原创
2024-03-31 04:34:27
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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
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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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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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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# Android 显示 3D 点云方案
在计算机视觉和图形学领域，3D 点云数据广泛应用于物体识别、环境建模和场景重建等。这些数据通常通过激光扫描、立体视觉或者深度相机来获取。在 Android 平台上，有多种方案可以有效地显示 3D 点云数据。本文将为您介绍一种基本的实现方案及相应的代码示例，并结合类图和旅行图帮助您更好地理解整个流程。
## 什么是点云数据？
点云是由一系列的点在三维空
基于点云的3D障碍物检测主要有以下步骤：点云数据的处理基于点云的障碍物分割障碍物边框构建点云到图像平面的投影点云数据的处理KITTI数据集KITTI数据集有四个相机，主要使用第三个相机(序号为02)拍摄的图片、标定参数和标签文件。点云数据一般表示为N行，至少三列的numpy数组。每行对应一个单独的点，所以使用至少3个值的空间位置点(X, Y, Z)来表示。 在KITTI数据中有一个附加值“反射率
