## 使用 PyTorch 实现点云的体素化
在计算机视觉和计算机图形学领域，点云是二维图像转化得到的三维数据的常见形式。体素化是将点云转换为立方体网格的一种方法。本篇教程将带你一步步实现使用 PyTorch 进行点云的体素化。
### 实现流程概述
以下是实现过程的步骤：
| 步骤 | 说明 | 代码 |
|------|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
推荐：用 NSDT设计器 快速搭建可编程3D场景。3D 数据的持续学习正在成为机器学习和理解我们周围世界的越来越重要的部分。 随着新的 3D 数据提取硬件（如深度相机和 LiDAR）在闭路电视、相机和智能手机中变得司空见惯，越来越多的人正在使用它提供的额外维度。 此外，摄影测量和 Structure from Motion 正在成为 3D 重建和建模流程的正常组成部分，并且提取和处理大型 3D 数
转载
2024-05-16 09:42:38
688阅读
MANUAL Open3D中文手册
点 |
云
| 操 |
作
本教程演示了对点云的基本操作。显示点云本教程的第一部分：读取点云并将其显示。 [2]:print("Load a ply point cloud, print it, and render it")pcd =
转载
2024-01-25 12:14:52
710阅读
索引1.直通滤波器-PassThrough2.点云下采样-VoxelGrid3.删除离群值-StatisticsOutlierRemoval4.使用参数模型投影点云-ProjectInliers5.基于分段算法输出的索引提取点云中的子集-ExclIndices6.ConditionalRemoval和RadiusOutlierRemoval移除离群点7.CropHull任意多边形内部点云提取参考
转载
2024-07-14 07:37:35
44阅读
说到当前的深度学习框架，我们往往绕不开 TensorFlow 和 PyTorch。
但除了这两个框架，一些新生力量也不容小觑，其中之一便是 JAX。
它具有正向和反向自动微分功能，非常擅长计算高阶导数。
这一崭露头角的框架究竟有多好用？
怎样用它来展示神经网络内部复杂的梯度更新和反向传播？
本文是一个教程贴，教你理解 Jax
转载
2024-09-12 07:11:04
18阅读
体素神经网络：区别多通道2D卷积 和3D卷积，主要区别体现在卷积核滑动的方向；代表的有voxnet,它的基本架构如下： github https://github.com/Vectorized/VoxNet-Tensorflow tensorflow版本点云神经网络：点云对应的物体识别的特点 • 无序 点云是点坐标的集合，集合内的元素没有次序 • 刚体运动不变性 对旋
概述对于L4级自动驾驶系统而言，定位模块通常会融合GNSS、IMU、轮速计（车辆底盘）、摄像头以及激光雷达odometry多种测量，使用滤波算法（EKF、UKF等）以获得平滑、厘米级别的绝对定位，其中基于高精度点云地图和激光雷达的配准定位（Lidar Odometry）因其精度高、可靠性好，在整个融合定位中通常占很大的权重，是自动驾驶定位系统中相对可靠的“绝对定位”数据来源。依据网上已开源的算法框
转载
2024-09-02 13:41:32
77阅读
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
转载
2024-08-08 12:10:40
285阅读
由于本人的点云平台功能比较杂乱，可能对数据进行了处理后需要繁杂的操作处理，如果不能对这个操作流程进行保留，那么每次都要重新进行操作，这样势必会榨干笔者休息的全部时间，为了节省时间学习，所以笔者痛定思痛，决定实现一个能保存平台操作流程的功能，一句话概括，就是对工程进行保存后，下次打开工程，软件界面能立马恢复关闭前的界面(a)存储工程文件 
0. 简介最近在收到了很多读者的消息后,我觉得有必要开这个坑,来给大家阐述下
原创
2023-02-06 16:04:04
576阅读
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.
转载
2024-05-27 21:22:35
270阅读
体素(voxel)：是体积元素(volumepixel)的简称。一如其名，是数字数据于三维空间分割上的最小单位，体素用于三维成像、科学数据与医学影像等领域。概念上类似二维空间的最小单位——像素，像素用在二维计算机图像的影像数据上。有些真正的三维显示器运用体素来描述它们的分辨率，举例来说：可以显示512×512×512体素的显示器。如同像素，体素本身并不含有空间中位置的数据(即它们的坐标)，然而却可
转载
2023-11-01 20:38:17
367阅读
像素化是将平面上的2D图像转化为一个个小正方形，与此类似，RecastNavigation的体素化过程是把空间几何体转换为一个个小长方体的组合（与游戏：我的世界相似）
体素化过程如下：一. 将整个场景体素化对于任何一个在欧几里得坐标系里的场景，都可以找到一个完全包含场景的三边与xyz轴平行的最小长方体，组成长方体的体素的长和宽相同，均为cellSize，对应的高为cellHeight（以下简称cs
转载
2024-04-22 10:08:47
418阅读
标题：Voxel Cloud Connectivity Segmentation - Supervoxels for Point Clouds作者：Jeremie Papon，Jeremie Papon,Alexey Abramov在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「Supervoxels」即可获得论文pdf。摘要 在图像算法中，无监督的过分割是一种广泛的预处理步骤，将图像
转载
2022-10-05 19:28:08
861阅读
Dense voxel 基于体素的表示方法传统上是密集表示法，它通过3D空间中的体积网格来描述3D形状数据，网格中的每个体素都会记录其占用状态（即已占用或未占用）。 2015年，3D ShapeNets被__等人提出，这是将深度神经网络应用于体积表示的最早的方法之一。他们使用CAD数据作为训练数据，使用卷积DBN（Deep Belief Network）网络构建了一个模型–3D ShapeNet
转载
2024-04-17 10:44:42
131阅读
关于点云的深度学习表示PointNet / PointNet++是基于深度学习方法的点云表征的里程碑式的工作, 都出自于斯坦福大学的Charles R. Qi, 这两个工作分别收录于CVPR 2017和NIPS 2017. 最近，我在读一些关于点云配准和点云表示学习的深度学习论文，了解到目前点云的深度表示/学习有几个火热的研究方向: 基于point wise + MLP提取特征，典型代表是Poin
转载
2023-12-02 23:33:14
61阅读
学习体素化的一点思考体素化思考一下static objdynamic obj关于体素化之后的纹理大小2D3D思D如果是32位 51251232/8/1024/1024 =
原创
2023-02-09 09:55:21
104阅读
效果
基于体素的射线检测 一个漏检的射线检测从起点一直递增指定步长即可得到一个稀疏的检测bool Raycast(Vector3 from, Vector3 forword, float maxDistance)
{
int loop = 6666;
Vector3 pos = from;
Debug.DrawLine(from, fr
转载
2024-05-31 21:31:49
28阅读
三维点云课程—FPFH特征点描述 三维点云课程---FPFH特征点描述三维点云课程---FPFH特征点描述1.FPFH推导1.1PFH介绍 （Point Feature Histogram）1.2FPFH介绍 （Fast Point Feature Histogram）2.FPFH完整代码即仿真效果 1.FPFH推导1.1PFH介绍 （Point Feature Histogram）讲解FPFH之
转载
2024-10-28 14:24:02
68阅读
标题：Voxelized GICP for Fast and Accurate 3D Point Cloud Registration作者：Kenji Koide, Masashi Yokozuka, Shuji Oishi, and Atsuhiko Banno代码：https://github.com/SMRT-AIST/fast_gicp.git●论文摘要本文提出了一种体素化的广义迭代最近
转载
2022-10-05 13:44:01
387阅读
