点云学习

「论文阅读」PCT：Point Cloud Transformer

的点云处理编码器（Encoder）：物体分类语义分割法线估计NaivePCTSPCT全PCT受Transformer在视觉和nlp任务方面的成功启发，我们基于传统Transformer的原理，提出了一个用于点云学习的新框架
小麋鹿跑了·2022-06-13 07:00

三维点云学习（6）6-3D Object Detection-KITTI object detection evaluation(1)-result from the ground truth

三维点云学习（6）6-3DObjectDetection-KITTIobjectdetectionevaluation(1)-resultfromthegroundtruth使用kitti检测物体检测评价标准
KaHoWong·2022-06-12 07:54

三维点云学习（4）7-ransac 地面分割+DBSCAN聚类

三维点云学习（4）7-ransac地面分割+DBSCAN聚类比较回顾：实现ransac地面分割DBSCNApython复现-1-距离矩阵法DBSCNApython复现-2-kd-_tree加速数据集下载链接
KaHoWong·2022-03-22 07:25

三维点云深度学习研究综述

三维点云深度学习研究综述论文：DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey作者：YulanGuo时间：2019-12引言动机：Pointcloudlearning（点云学习）
遇到好事了·2022-03-06 07:21

点云学习环境配置与数据集下载

环境配置后期作业有深度学习相关内容，建议从最开始就使用如下配置完成作业，这样从头学到尾，环境配置都不用来回折腾基础配置操作系统：ubuntu16.04/ubuntu18.04用windwows和mac的同学，请按照下面的指示安装好anaconda和必备python库，测试代码，这样就可以完成非深度学习的相关作业了。深度学习部分咨询群中的@助教-林轩竹。编程语言：Anaconda+python3.7
LuYifan19950630·2021-02-22 22:04

三维点云学习（Ⅰ）- C++实操（PCA降维，升维、模型点云法向量）

三维点云学习（Ⅰ）-C++实操一、VS2013配置PCl1.80库参考链接二、本过程采用数据集为modelnet40为40种物体的三维点云数据集链接：https://pan.baidu.com/s/1LX9xeiXJ0t-Fne8BCGSjlQ
項云·2021-02-07 12:21

pointnet分割自己的点云数据_点云学习历史文章大汇总

LaserNet：一种高效的自动驾驶概率三维目标探测器从相机标定到SLAM，极简三维视觉六小时课程视频(附PPT)计算机图形学遇上深度学习，为3D图像任务打造的深度学习利器TensorFlowGraphics面世！以几何关系卷积推理点云3D形状激光雷达目标检测自动驾驶系统的传感器标定方法高精地图介绍单镜头视觉系统检测车辆的测距方法PCL中SHOT1344描述子PCL中PFH、FPFH理论pcl_f
weixin_39653311·2020-12-14 06:53

点云学习【1.2】法向量计算

1.1中学习了PCA算法，其中最大主成分为投影到某方向后方差最大的方向（信息量最大的方向）；而法向量为投影到某方向后，信息量最小的方向，因此需要PCA变换，将点云投影到特征值最小的方向。由于需要PCA算法，因此先把昨天的PCA算法拷贝过来。`importopen3daso3dimportnumpyasnpfrompyntcloudimportPyntCloudfrompandasimportDat
Even丶666·2020-09-29 10:52

FlowNet3D - Learning Scene Flow in 3D Point Clouds[CVPR2019]

在FLowNet3D中引入了两个新的点云学习层：（1）学习联系两帧点云的flowembedding层；（2）学习将特征从一个点集传播到另一个点集的setupconv层。
CXY_Likescoding·2020-09-15 19:27

三维点云学习（9）5-实现RANSAC Registration配准

三维点云学习（9）5-实现RANSACRegistration配准参考博客：机器视觉之ICP算法和RANSAC算法三维点云配准ICP点云配准原理及优化本章因个人能力有限，大部分代码摘自github大神的
KaHoWong·2020-08-30 22:19

三维点云学习（8）5-3D Feature Description 实现FPFH

三维点云学习（8）5-3DFeatureDescription实现FPFH本次python实现FPFH代码，大部分参考：大神的GitHub参考博客：【PCL学习笔记】之快速点特征直方图FPFH-pcl:
KaHoWong·2020-08-23 14:30

三维点云学习（4）3-Model Fitting Least Square

三维点云学习（4）3-ModelFittingLeastSquare最小二乘法B站视频ModelFitting的选择LeastSquareFitting普通的最小二乘法，对噪声的处理很差经典的损失函数：
KaHoWong·2020-08-23 08:12

【点云学习】PCA算法实现与法向量估计

最近报了个点云学习的网课，前段时间因为各种问题，落下了很多课程，今天开始要好好搞起来了~~python真的有点难，之前很少用，也借着这次课程好好学习一下python虽然PCL一些现成的库里面封装了PCA
秦乐乐·2020-08-13 16:10

3D点云学习：SA-SSD②算法复现

1源码下载源码下载:源码链接2注意事项经过N天的实验，暂时放弃了源码的实现，主要问题在于：作者的开发环境是ubuntu系统+CUDA，由于疫情原因，目前手上只有windows系统和ubuntu18.04虚拟机，虚拟机无法安装CUDA和显卡驱动，也不想去装双系统，因此回到实验室之后再做完整复现。但一下还是有复现中需要注意的地方，记下来提醒自己。1Windows系统下的复现笔者这里不建议在window
themasterbi·2020-08-13 10:19

3D点云学习：SA-SSD①

0.序言硕士阶段开始接触基于深度学习的自动驾驶课题，主要研究方向是基于激光雷达的环境感知。目前环境感知的结果包括：语义分割，目标识别和目标跟踪。在这里记录一下自己看过的论文，用的时候可以方便的找到。1.论文简介源码链接:https://github.com/skyhehe123/SA-SSD.论文链接:https://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/paper/S
themasterbi·2020-08-13 10:19

3D点云学习：SECOND目标检测③源码注释

源码链接:PCDet.根据论文.中给出的网络结构图，网络主要分为3个部分。1networkstructure网络的主体框架在PCDet-master\pcdet\models\detectors\second_net.py中，可以清晰的看到网络的主体结构。self.vfe：对应论文中的VFE，与论文介绍不同的是，源码中使用的是平均法求特征，没有使用卷积+maxpool的方法.spconv.Spar
themasterbi·2020-08-13 10:19

3D点云学习：SECOND目标检测②源码注释

源码链接:PCDet.很遗憾，SECOND的算法复现也要依赖于spconv库，而spconv库目前只支持在ubuntu系统中进行编译（虚拟机也不行），复现还是没有成功，想去安装双系统了…1数据预处理PCDet-master\pcdet\datasets\kitti\kitti_dataset.pySECOND数据的预处理与大多数点云目标检测的预处理相似，主要任务在于1>生成储存train/val数
themasterbi·2020-08-13 10:19

3D点云学习：SA-SSD④源码注释

1SASSD算法神经网络结构SASSD在神经网络结构上的创新点主要在两点：auxiliarynetwork以及PSWarp损失计算方法。这两点在代码实现上也有一定的特点，同时代码结构和论文中的网络结构也存在一定的差异。如上图所示，论文中网络主要包括三部分，Backbonenetwork，Auxiliarynetwork和Detectionnetwork，但在源码中，Backbonenetwork和
themasterbi·2020-08-13 10:19

3D点云学习：SECOND目标检测①论文阅读

论文:论文链接.源码:源码链接.由于本来是准备研究PV-RCNN网络的，可是发现源码还没有开源。但是在PCDet.上发现包含了SECOND等几个网络源码2:源码链接2.1摘要基于LiDAR或基于RGB-D的目标检测被用于从自动驾驶到机器人视觉的众多应用中。在处理点云LiDAR数据时，基于Voxel的3D卷积网络已经使用了一段时间，体素方法能够在处理雷达点云数据时的保留更多的信息。但是，仍然存在问题
themasterbi·2020-08-13 10:19

3D点云学习：SA-SSD③源码注释

1参考博客在注释源码时，主要参考了另一个作者的几篇博客，帮助非常大，感谢大佬。参考博客:简析SA-SSD在预处理训练评估的框架.作者博客空间:小白科研笔记.由于代码量和注释量都比较大，因此截取几个第一次接触或者有启发的代码。2源码注释1create_data.pySASSD与Pointpillars，PointRCNN，second有很多处理很相似，作者也在源码地址介绍了，create_data部
themasterbi·2020-08-13 10:42

3D点云深度学习」综述论文--Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

三维点云深度学习研究综述论文：DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey作者：YulanGuo时间：2019-12引言动机：Pointcloudlearning（点云学习）
无崖子0·2020-08-01 01:12

三维点云学习（4）6-ransac 地面分割

三维点云学习（4）6-ransac地面分割ransac课堂笔记git大神参考代码ransac代码主要参考如下知乎大佬的ransac的线性拟合ransac的线性拟合使用ransac进行地面分割的原因：ransac
KaHoWong·2020-07-26 13:31

3D 点云识别: Geometric Feedback Network for Point Cloud Classification

12/2arXiv摘要Asthebasictaskofpointcloudlearning,classificationisfundamentalbutalwayschallenging.分类任务作为点云学习中的基础任务
alfred_torres·2020-07-14 07:35

【综述翻译】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

翻译第二章，戳这里摘要由于点云学习在计算机视觉，自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用，
冯子材·2020-07-13 14:59

点云学习笔记（一）——点云定义、PCL数据类型和点云处理方式

刚刚入门学习点云知识，把学习中的要点记录一下，内容多来自他人博客和自己总结，从头开始。。1.点云定义（来源于百度百科：https://baike.baidu.com/item/点云/10823598?fr=aladdin）根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity）。根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标（XYZ）和颜色信息（RGB）。结合激光测量和摄影
四季豆豆·2020-07-12 01:32

点云学习1

#实现PCA分析和法向量计算，并加载数据集中的文件进行验证importopen3daso3dimportosimportnumpyasnpfrompyntcloudimportPyntClouddefmake_line_pcd(dv,meanData):'''定义三角形的点云:return:'''L=400v0=dv[:,0]v1=dv[:,1]v2=dv[:,2]triangle_points=
看你吃成啥样·2020-07-10 04:51

Grid-GCN for Fast and Scalable Point Cloud Learning--CVPR2020--论文笔记

论文题目–《基于网格的图卷积网络的快速和可拓展的点云学习》摘要：由于点云数据的稀疏性和不规则性，直接利用点的方法非常的流行。
爱玩的阿是·2020-07-05 00:39

三维点云学习（1）上-PCA主成分分析 法向量估计

三维点云学习（1）上环境安装1.系统环境win10或者ubuntu2.Anaconda3+python3.6使用Anaconda创建的conda虚拟环境进行python的编写环境安装主要参考如下网址安装
KaHoWong·2020-07-04 10:05

3D点云点云分割、目标检测、分类

YulanGuo,HanyunWang,QingyongHu,HaoLiu,LiLiu,andMohammedBennamoun原文参考链接：https://arxiv.org/abs/1912.12033导读3D点云学习
wujianming_110117·2020-06-29 21:45

点云学习在自动驾驶中的研究概述

自动驾驶研究综述自动驾驶公司的发展有关自动驾驶的研究最早可以追述到2004年的DARPAGrandChallenge和2007年的DARPAUrbanChallenge，目的是研究如何在各种情形下提高自动驾驶的能力；2009年，谷歌开创了waymo公司目的是促使之前成熟的技术进一步商业化；2013到2014年深度学习的出现使得该领域的感知算法飞速发展；15年UberAdvancedTechnolo
Little_sky_jty·2020-06-29 00:40

点云学习在自动驾驶中的研究概述

作者：蒋天园Date：2020-04-17来源：点云学习在自动驾驶中的研究概述自动驾驶公司的发展有关自动驾驶的研究最早可以追述到2004年的DARPAGrandChallenge和2007年的DARPAUrbanChallenge
3D视觉工坊·2020-04-17 09:00

点云学习之点云分割之导语

点云分割点云分割目的：将点云分为多个同质区域，分割在同一区域中的点云具有相似的性质。点云分割难点：数据的冗余；点密度的不均匀性；在数据结构表示上，缺乏明确统一的点云数据结构;点云分割应用：智能驾驶（intelligentvehicles）、自动制图（autonomousmapping）、导航（navigation）等。参考文献：NguyenA,LeB.3Dpointcloudsegmentatio
PandaXingHello·2017-10-13 11:35
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