点云论文阅读第28页

matlab 点云曲率,点云数据的主曲率和主方向估计方法

专利名称：点云数据的主曲率和主方向估计方法技术领域：本发明涉及微分几何、计算数学、计算机图形学和计算机视觉技术领域的一种利用三维激光扫描仪进行实物测量得到点云数据，并根据点云数据来进行主曲率和主方向计算的方法

Shimizumint·2023-11-29 11:43

Matlab计算并绘制点云的法向量和曲率

1、计算绘制法向量clear%加载茶壶的点云ptCloud=pcread('teapot.ply');%计算法向量，8个邻近点normals=pcnormals(ptCloud);%读取xx=ptCloud.Location

马少爷·2023-11-29 10:39

matlab 计算点云的曲率

目录一、算法原理1、计算过程2、参考文献二、SVD1、主要函数2、输入输出参数三、代码实现四、结果展示一、算法原理1、计算过程选取当前点pi(x,

点云侠·2023-11-29 10:39

Matlab 点云曲率计算（之二）

文章目录一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介之前已经讨论过许多关于计算曲率的问题，这里使用一个通过拟合三次曲面方程的方式来计算曲率，计算过程如下图所示：二、实现代码%********

大鱼BIGFISH·2023-11-29 10:59

Lift, Splat, Shoot: Encoding Images from Arbitrary Camera Rigs by Implicitly Unprojecting to 3D 论文阅读

论文链接Lift,Splat,Shoot:EncodingImagesfromArbitraryCameraRigsbyImplicitlyUnprojectingto3D0.Abstract提出了一种新的端到端架构，可以根据任意数量摄像机的图像数据直接提取场景的鸟瞰图表示方法的核心思想是将每个图像独立地“提升”（lift）到每个摄像头的特征金字塔中，然后将所有特征金字塔“喷洒”（splat）到一

KrMzyc·2023-11-29 07:25

Cross-View Transformers for Real-Time Map-View Semantic Segmentation 论文阅读

论文链接Cross-ViewTransformersforReal-TimeMap-ViewSemanticSegmentation0.Abstract提出了Cross-ViewTransformers，一种基于注意力的高效模型，用于来自多个摄像机的地图视图语义分割使用相机感知的跨视图注意机制隐式学习从单个相机视图到规范地图视图表示的映射该架构由每个视图的卷积图像编码器和跨视图变换层组成，以推断地

KrMzyc·2023-11-29 07:55

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计，称为BEVDepth，用于基于相机的鸟瞰(BEV)3D物体检测BEVDepth通过利用显式深度监控来解决深度估计不足的问题，还引入了一个具有相机意识的深度估计模块，以促进深度预测能力设计了

KrMzyc·2023-11-29 07:21

U-Net代码复现--更新中

本文记录自己的学习过程，内容包括：代码解读：Pytorch-UNet深度学习编程基础：Pytorch-深度学习（新手友好）UNet论文解读：医学图像分割：U_Net论文阅读数据：https://hackernoon.com

北方骑马的萝卜·2023-11-29 06:42

PCL点云处理(008)-euc_cluster

欧式聚类是一种基于距离的聚类算法，可以将点云中距离较近的点聚集在一起，形成一个簇。在PCL库中，欧式聚类的实现原理是将点云中的每个点看作一个向量，然后计算这些向量之间的欧式距离。

zwhdldz·2023-11-29 05:40

PCL点云处理(007)-Ransac

随机抽样一致性算法RANSAC(Randomsampleconsensus)是一种迭代的方法来从一系列包含有离异值的数据中计算数学模型参数的方法。RANSAC算法本质上由两步组成，不断进行循环：从输入数据中随机选出能组成数学模型的最小数目的元素，使用这些元素计算出相应模型的参数。选出的这些元素数目是能决定模型参数的最少的。检查所有数据中有哪些元素能符合第一步得到的模型。超过错误阈值的元素认为是离群

zwhdldz·2023-11-29 05:39

中英双语大模型ChatGLM论文阅读笔记

论文传送门：[1]GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling[2]Glm-130b:Anopenbilingualpre-trainedmodelGithub链接：THUDM/ChatGLM-6B目录笔记AbstractIntroductionThedesignchoicesofGLM-130B框架总结1.

Charlene Fung·2023-11-29 05:15

【论文阅读笔记】Prompt-to-Prompt Image Editing with Cross-Attention Control

【论文阅读笔记】Prompt-to-PromptImageEditingwithCross-AttentionControl个人理解思考基本信息摘要背景挑战方法结果引言方法论结果讨论引用个人理解通过将caption

LuH1124·2023-11-29 05:15

激光SLAM论文R3LIVE和LIO-SAM阅读

LiDAR-Inertial-Visualtightly-coupledstateEstimationandmappingpackage要解决的问题：在状态估计方面具有更高的鲁棒性和精度；两个子系统构建集合结构3D点云的位置以及渲染地图的纹理

稻壳特筑·2023-11-28 22:43

从2D到3D的目标检测综述

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：AnOverviewOf3DObjectDetection作者：YilinWangJiayiYe翻译：分享者本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。

点云PCL公众号博客·2023-11-28 20:55

3D点云目标检测：VoxelNex解读（带源码/未完）

VoxelNext通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样1.2、稀疏体素删减二、高度压缩三、稀疏池化四、head五、waymo数据集训练六、训练自己的数据集bug修改通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样使用通用的3Dsparseconv，区别是在stage4后再增加两次下采样，分别得到f5，f6，目的是增大感受野1.1、消融实验结果

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:55

在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练Semantic3D数据集

最近在做点云语义分割，RandLA-Net是比较新的针对大规模点云的语义分割网络，之前一直使用的是torch版本的代码在训练自己的数据集，训练结果一直很差，同时我在Semantic3D数据集上训练的效果也很差

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:25

基于激光雷达点云的 3D 目标检测技术综述

基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述基于激光雷达点云的3D目标检测技术综述1.数据来源以及数据集1.1数据来源1.2数据集（1）KITTI：(2)nuScenes:(3)WaymoOpenDataset

不会飞的BIRd·2023-11-28 20:48

3D点云目标检测:CT3D解读(未完)

CT3D一、RPNfor3DProposalGeneration二、Proposal-to-pointEncodingModule2.1、Proposal-to-pointEmbedding2.2、Self-attentionEncoding三、Channel-wiseDecodingModule3.1、StandardDecoding3.2、Channel-wiseRe-weighting3.3

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:47

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示整个网络可以分为三个

深视·2023-11-28 18:15

4D雷达目标检测跟踪算法设计

1.算法流程4D雷达点云跟踪处理沿用3D毫米波雷达的处理流程，如下图：从接收到点云开始，先对点云做标定、坐标转换、噪点剔除、动静分离，再分别对动态目标和静态目标做聚类，然后根据聚类结果做目标的特征分析和检测等

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:44

使用opencv的viz模块显示3d点云

显示激光3d点云一般使用pcl库，这里提供一种新的思路，使用opencv来做显示。

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:13

论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。

泡泡枪超人·2023-11-28 15:40

盘一盘激光雷达的点云数据处理：感知/定位/工程层面全面梳理！

“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群随着激光雷达的上车数量的不断攀升，如何用好激光雷达成为了重中之重，而用好激光雷达的关键点之一就在于处理好点云数据

自动驾驶之心·2023-11-28 15:07

4D雷达跟踪算法代码实现——预处理

1.坐标转换坐标转换是将雷达点云从雷达中心点极坐标系转换到车辆后轴中心的直角坐标系，直接使用公式计算x=r*cos(ele+φ)*cos(azi+θ)+OFFSET_Xy=r*cos(ele+φ)*sin

奔袭的算法工程师·2023-11-28 15:35

PCL 计算点云图中任意两点的欧式距离

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、相关链接本文由CSDN点云侠原创，原文链接。如果你不是在点云侠的博客中看到该文章，那么此处便是不要脸的爬虫与GPT。

点云侠·2023-11-28 15:38

3D Hough变换点云平面检测算法

本文的主要目标：1.介绍3DHoughTransform的应用场景，算法思路，算法步骤以及代码。2.对其应用场景进行更进一步分析，与相似用途的算法（RandSAC）进行比较,分析优缺点。1.适用场景分析：拟合问题也可以看成是在参数空间内进行的搜索。在我们遇到拟合问题时，我们需要解答的问题通常是以下几个方面中的一个：已知点集合属于某一个平面（模型），这个模型的参数是多少？点集中可能存在0到多个平面（

时义龙·2023-11-28 13:04

[论文阅读笔记48]BLURB

一，题目Domain-SpecificLanguageModelPretrainingforBiomedicalNaturalLanguageProcessing作者：YUGU,ROBERTTINN,HAOCHENG,MICHAELLUCAS,NAOTOUSUYAMA,XIAODONGLIU,TRISTANNAUMANN,JIANFENGGAO,HOIFUNGPOON机构：MicrosoftRes

happyprince·2023-11-28 10:07

【论文阅读】TACAN:控制器局域网中通过隐蔽通道的发送器认证

人工智能有点·2023-11-28 09:00

论文阅读——DINOv

首先是关于给了提示然后做分割的一些方法的总结：左边一列是prompt类型，右边一列是使用各个类型的prompt的模型。这些模型有分为两大类：Generic和Refer，通用分割和参考分割。Genericseg是分割和提示语义概念一样的所有的物体，也就是提示是狮子，就把图片中所有狮子分割出来；Referseg是根据用户提示分割特定的物体，也就是提示是狗狗的一只耳朵，分割出来的也是狗狗的耳朵。可以看到

じんじん·2023-11-28 09:30

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D: Leveraging Image-Text Diffusion Models for High-Fidelity 3D Avatar Generation

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息摘要背景方法结果关键发现作者动机相关工作

LuH1124·2023-11-28 09:29

【论文阅读笔记】清单

我的论文清单记录即将阅读的论文清单，持续更新。未读论文以下是我计划阅读但尚未开始的论文列表：编号方向论文标题作者发表时间发表会议/期刊计划阅读日期code1NerfNeRFMeshing:DistillingNeuralRadianceFieldsintoGeometrically-Accurate3DMeshesGoogle2023/03arxiv2023/11暂无23dgsPhysGaussi

LuH1124·2023-11-28 09:59

大一统模型 Universal Instance Perception as Object Discovery and Retrieval 论文阅读笔记

UniversalInstancePerceptionasObjectDiscoveryandRetrieval论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作实例感知通过类别名进行检索通过语言表达式的检索通过指代标注的检索统一的视觉模型

乄洛尘·2023-11-28 08:26

【论文阅读】ActiveNeRF：通过不确定性估计候选新视图

【论文阅读】ActiveNeRF:LearningwheretoSeewithUncertaintyEstimationAbstract1Introduction3Background4NeRFwithUncertaintyEstimation5ActiveNeRF5.1PriorandPosteriorDistribution5.2AcquisitionFunction5.3Optimizati

WoooChi·2023-11-28 08:24

【论文阅读笔记】InstructDiffusion: A Generalist Modeling Interface for Vision Tasks

【论文阅读笔记】StyleAvatar3D:LeveragingImage-TextDiffusionModelsforHigh-Fidelity3DAvatarGeneration论文阅读笔记论文信息引言动机挑战方法结果关键发现相关工作

LuH1124·2023-11-28 08:50

【网安AIGC专题】46篇前沿代码大模型论文、24篇论文阅读笔记汇总

本系列文章不仅涵盖了46篇关于前沿代码大模型的论文，还包含了24篇深度论文阅读笔记，全面覆盖了代码生成、漏洞检测、程序修复、生

是Yu欸·2023-11-28 03:53

CloudCompare命令行批量执行数据下采样去噪

如果你不想用C/python，而是使用CloudCompare进行大量点云数据处理时，会面临一个问题：直接将高达40个G的点云同时载入CloudCompare会导致卡死，即使你的内存充足也无法同时处理全部数据

3D_DLW·2023-11-28 02:34

Python ply pcd 点云读取源码

pypcd.pyhttps://github.com/dimatura/pypcd"""[email protected],2013-2018-TODObetterAPIforwackyoperations.-TODOaddacliforcommonoperations.-TODOdealproperlywithpadding-TOD

3D_DLW·2023-11-28 02:33

python 两个相同（乱序）点云特征组合

解决的问题两个几何形状相同的点云文件，其一有颜色信息，其二有标签信息，桌面点云处理软件中通常不能将其融合。一个存在的困难是两个文件中，尽管形状相同，但各点的顺序可能存在差异。

3D_DLW·2023-11-28 02:31

【论文阅读】Transformer——Attention Is All You Need

文章目录论文阅读模型架构代码合集utils.pymodel.pytrain.pytest.py论文阅读因为本人算是半个CV人，没有NLP的基础，这篇文章和代码也只是浅尝辄止,下载了大佬的代码跑了跑，看了看

每个人都是孙笑川·2023-11-28 01:10

论文阅读：Synthesizing Obama: Learning Lip Sync from Audio

文章目录音频到landmarks面部纹理合成候选帧选择加权中位数纹理的合成牙齿proxy(TeethProxy)音频到视频部分出现的术语：stockvideofootage：themanyhoursofonlineweeklyaddressvideosource：theinputaudiotracktargetvideo：stockvideoclipintowhichwecompositethes

live_for_myself·2023-11-28 01:31

论文阅读：Tooth model reconstruction based upon data fusion for orthodontic treatment simulation

【论文信息】ToothmodelreconstructionbasedupondatafusionfororthodontictreatmentsimulationComputersinBiologyandMedicine2014IF1.5二区【背景】回头看【方法】首先将石膏模型数字化，将上面每个牙齿分割下来。使用如下公式计算顶点的斜率。然后对斜率设定一个filter，就可以得到想要的区域。然后用

kczh·2023-11-28 01:59

论文阅读：Crown Segmentation From Computed Tomography Images With Metal Artifacts

【论文信息】CrownSegmentationFromComputedTomographyImagesWithMetalArtifactsIEEESIGNALPROCESSINGLETTERS2016IF1.66三区同样出自ZeyangXia只手，深圳先进科学技术研究院【背景】当有金属植入物存在时，牙齿的轮廓不容易识别出来。牙冠的前表面会有凸出来的东西，而以往的方法都是默认没有这些存在的，所以该论

kczh·2023-11-28 01:59

论文阅读：Three-dimensional reconstruction of teeth and jaws based on segmentation of CT images using wat

【论文信息】Three-dimensionalreconstructionofteethandjawsbasedonsegmentationofCTimagesusingwatershedtransformationDentomaxillofacialRadiology2015IF1.9【背景】现在CBCT的分辨率大约为0.1mm；MSCT的在0.2mm以上。而牙齿根部的牙周膜宽度小于0.1mm，

kczh·2023-11-28 01:29

论文阅读：“Model-based teeth reconstruction”

文章目录AbstractIntroductionTeethPriorModelDataPreparationParametricTeethModelTeethFittingTeethBoundaryExtractionReferenceAbstract近年来，基于图像的人脸重建方法日趋成熟。这些方法可以捕捉整个面部或面部特定区域（如头发、眼睛或眼睑）的高精细静态和动态几何模型。遗憾的是，基于图像的

如松茂矣·2023-11-28 01:28

深度图转点云图记录

深度图转点云图包含了单应性矩阵的使用单应性矩阵主要是负责像素坐标到世界坐标的转换每个点云图都由三个维度组成xLine、yLine、zLine那么Point[0]的坐标就是(xLine[0],yLine[

izwmain·2023-11-28 01:38

风语||采访：阳转阴的康复之路

此次接到采访作业，想到前几天偶然听到一个网友说起自己已经由阳性转阴了，听她说起的时候有点云淡风轻的感觉，而且还叫大家不用那么担心，那么焦虑，叫大家放松心情。

珍妮的后花园·2023-11-27 22:39

Re55：读论文 Entities as Experts: Sparse Memory Access with Entity Supervision

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类论文名称：EntitiesasExperts:SparseMemoryAccesswithEntitySupervision模型名称：EntitiesasExperts

诸神缄默不语·2023-11-27 19:46

PCL_点云分割_基于法线微分分割

一、概述PCL_点云分割_基于法线微分分割_点云法向量微分-CSDN博客利用不同的半径（大的半径、小半径）来计算同一个点的法向量差值P。判断P的范围，从而进行分割。

Σίσυφος1900·2023-11-27 13:26

PCL 点云超体素分割-SupervoxelClustering

一、概述原始文档与点云ClusteringofPointcloudsintoSupervoxels-Theoreticalprimer—PointCloudLibrary0.0documentation

Σίσυφος1900·2023-11-27 13:25

【论文阅读】【ViT系列】Swin Transformer：使用移动窗口的多层视觉Transformer

论文：SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer目录1主要贡献2原理2.1总体架构SwinTransformerblock2.2基于移动窗口的自注意力2.2.1不重叠窗口中的自注意力2.2.2连续block中的窗口划分

naive_learner·2023-11-27 13:32

推荐频道

点云论文阅读