点云语义分割

盘点云南的五大景点

图文来自/杨书鸿/发布时间/2020－12－181、西双版纳西双版纳位于云南的最南端，有一条河叫做“澜沧江”澜沧江流出中国，便成为湄公河，这里的大森林孕育给这里很多美好的东西，动植物丰富，是天然的“氧吧”。图文来自/杨书鸿/发布时间/2020－12－182、告庄西双景告庄西双景从东南亚风格整体出发，精心设计了“滨江雨林路、白象迎宾路、嘉年华娱乐路、大金塔集会广场、湄公河家庭”五大景观带。整体建筑具
杨书鸿·2024-01-06 21:12

机器学习笔记 - 用于语义图像分割的空洞卷积DeepLabv3

DeepLabv3是用于语义分割任务的深度神经网络(DNN)架构。虽然不是比较新的网络模型，但是也是分割模型里的杰出代表之一，所以还是值得深入了解。
坐望云起·2024-01-06 20:52

爬梧桐山。

就出发了，我们坐公交车坐了好几站，终于到了梧桐山，我走楼梯爬了好久，才终于上到了山顶，我站在梧桐山上面，看下面的城市，就像仙境一样，一望无际天空蓝蓝的，一点云都没有。我顺着楼梯一点一点的爬上
沐子生活随笔·2024-01-06 19:34

ds图—最小生成树_MST （minimum spanning tree）最小生成树算法在三维点云的分割的应用...

一、概念准备MST最小生成树算法是一种图论的算法。连通图：无向图中，任意两个顶点都有路径相通。强连通图：有向图中，任意两个顶点都有路径相通。连通网：在连通图中，若图的边有权值；权代表着连接连个顶点的代价，称这种连通图叫做连通网。生成树：一个连通图的生成树是指一个连通子图，它含有图中全部n个顶点，但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边，如果生成树中再添加一条边，则
weixin_39629989·2024-01-06 16:42

SAM-Track online / offline配置

分割效果这么好，都忍不住想用SAM来做场景的语义分割，realtime与否先放在一边，能不能用SAM来做语义分割。
蓝羽飞鸟·2024-01-06 14:04

基于MMDet3D的pointpillars和centernet推理（mmdet3d v1.0 rc）

文章目录mmdetection3D学习文档安装环境方法一方法二（我没用）验证通过点云样例程序来验证数据预处理KITTI数据集预处理NuScenes数据集预处理使用已有模型在标准数据集上进行推理和训练在标准数据集上训练预定义模型在
一只糊涂虫儿·2024-01-06 13:24

影像像素值三维点云分布

%matplotlibinlineimportosdefget_fileNames(rootdir):fs=[]forroot,dirs,filesinos.walk(rootdir,topdown=True):fornameinfiles:_,ending=os.path.splitext(name)ifending=='.tif':fs.append(os.path.join(root,nam
风花树迷迭香·2024-01-06 11:41

易图讯便携式三维电子沙盘实战应用系统

便携式三维电子沙盘采用军工加固三防高性能笔记本，具有IP65级防尘防水防摔性能，以大数据、云计算、虚拟现实、物联网、AI等先进技术为支撑，支持高清卫星影像、DEM高程数据、矢量数据、三维模型、倾斜摄像、BIM、点云
QQ_2801061513·2024-01-06 08:47

ROS订阅和发布的点云保存为.pcd文件

在ROS中，您可以将订阅或发布的点云数据保存为.pcd（PointCloudData）文件。这是一个常用的点云文件格式，由PointCloudLibrary(PCL)支持。
稻壳特筑·2024-01-06 07:38

云原生战专题 | 深入浅出分析云原生微服务的技术结构和架构设计

深入浅出分析云原生微服务的技术结构和架构设计云原生容器技术背景容器编排Kubernetes控制平面的四大组件Kubernetes在容器编排中的设计要点云原生微服务典型架构第一代微服务架构第二代微服务架构第三代微服务架构第四代微服务架构未来的云原生架构
洛神灬殇·2024-01-06 06:21

云淡风清

最近，心情有点云淡风清……最近，日子有点循规蹈距……总感觉是哪里不对呢？是不是每天应该是鸡血满满的才对。是不是每天充满焦虑的才对。是不是每天总有追求的目标才对。是不是每天做好任务清单才对。
菀悦·2024-01-06 06:54

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯初赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及一级大类
ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：山体滑坡数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：该遥感滑坡数据集由卫星光学图像、滑坡边界的形状文件和数字高程模型组成。该数据集中的所有图像，即770张滑坡图像（红点）和2003张非滑坡图像，都是从2018年5月至8月拍摄的TripleSat卫星图像中截取的，影像分辨率0.8米。对于滑坡实例，我们提供了滑坡图像、滑坡掩码文件和相应的DEM数据。所有数据都经过了仔细的三次检查，以确保其可靠性。KeyValue卫星类型Triple
ly_0624·2024-01-06 05:56

遥感影像-语义分割数据集：DeepGlobe-Land-cover数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：提供高分辨率亚米卫星图像，重点是农村地区。由于土地覆盖类型的多样性和注释的高密度，该数据集很具挑战性。该数据集共包含1146幅卫星图像，大小为2448×2448像素，分为训练/验证/测试集，每组图像为803/171/172幅（对应70%/15%/15%）。KeyValue卫星类型DigitalGlobe’s卫星覆盖区域未知场景重点是农村地区分辨率50cm数量训练集803幅、验证
ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：2022年山东土地集团杯数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：遥感数据为GF1-WFV拍摄的山东滨州附近地区的影像，预处理过程为正射校正、配准、裁剪。分类目标是山东省土地利用类型，经过处理合并得到以下六类：耕地、林地、草地、水域、城乡、工矿、居民用地及未利用土地。KeyValue卫星类型GF1-WFV覆盖区域山东滨州附近地区场景未知分辨率16m数量5000张单张尺寸256*256原始影像位深16位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图
ly_0624·2024-01-06 05:26

遥感影像-语义分割数据集：iSAID数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情iSAID是第一个用于航空图像分割的基准数据集。这个大规模且注释密集的数据集包含2806张高分辨率图像中15个类别的655451个对象实例。iSAID的显著特征如下：（a）具有高空间分辨率的大量图像，（b）15个重要且常见的类别，（c）每个类别有大量实例，（d）每个图像有大量标记实例，这可能有助于学习上下文信息，（e）巨大的对象尺度变化，包含小、中、大对象，通常在同一幅图像中，（f）
ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：GID数据集详细介绍及训练样本处理流程

GID数据集：大规模高分卫星土地覆盖数据集原始数据集详情简介：GID是基于我国Gaofen-2卫星数据而构建的大规模高分辨率遥感图像土地覆盖数据集。GID数据集分为大规模分类集（GID-5）和精细土地覆盖集（GID-15）两个部分。大规模分类集（GID-5）包含建筑、农田、森林、草地和水域等5个土地覆盖类别，共计150景像素级标注的Gaofen-2卫星遥感图像。其中，训练集为120景图像，验证集为
ly_0624·2024-01-06 05:25

遥感影像-语义分割数据集：Vaihingen数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情Vaihingen是一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑。KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个相对较小的村庄，有许多独立的建筑和小的多层建筑-Vaihingen场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchm
ly_0624·2024-01-06 05:55

遥感影像-语义分割数据集：Postdam数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情KeyValue卫星类型未知覆盖区域一个典型的历史城市，有着大的建筑群、狭窄的街道和密集的聚落结构-Potsdam场景城市分辨率5cm数量38张单张尺寸6000*6000原始影像位深8位标签图片位深8位原始影像通道数三通道标签图片通道数三通道官网https://www.isprs.org/education/benchmarks/UrbanSemLab/Default.aspx标签类
ly_0624·2024-01-06 05:54

遥感影像-语义分割数据集：2021年昇腾杯复赛数据集详细介绍及训练样本处理流程

原始数据集详情简介：细粒度语义分割赛道依据现有的遥感地物分类要求，结合现有的地物分类实际需求，参照地理国情监测、“三调”等既有地物分类标准，依据遥感地物“所见即所得”原则，设计地物要素分类体系，共涉及二级子类
ly_0624·2024-01-06 05:53

运行labelme时，出现TypeError错误解决方法

以下代码是出现错误的提示原因：(pytorch)H:\语义分割项目\unet-pytorch-main>labelmeTraceback(mostrecentcalllast):File"c:\users
呦吼吼~·2024-01-06 00:38

python 点云模型的体积测量、面积测量

目录一、算法概述二、代码示例三、结果示例3.1示例1：3.2示例2：一、算法概述适用：实现点云模型的体积测量、面积测量。
奔跑的小豆芽·2024-01-05 19:03

PCL 点云模型的体积测量、面积测量（一）

目录一、算法概述二、代码示例三、结果示例一、算法概述适用：实现点云模型的体积测量、面积测量。
奔跑的小豆芽·2024-01-05 19:32

PCL 切片法实现点云模型的体积测量、面积测量（二）

目录一、算法概述二、代码示例三、结果示例接上篇PCL点云模型的体积测量、面积测量（一）一、算法概述适用：通过VTK进行切片法，实现点云模型的体积测量、面积测量。
奔跑的小豆芽·2024-01-05 19:02

LIDAR激光雷达反射板

LIDAR（LightDetectionAndRanging）系统是一种集激光、全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）三种技术于一身的系统，用于获得点云数据并生成精确的数字化三维模型。
JYGD686868·2024-01-05 19:44

U-Net网络结构解析和代码解析

U-Net网络结构详解在语义分割领域，基于深度学习的语义分割算法开山之作是FCN（FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation），而U-Net是遵循
norah2·2024-01-05 18:09

Pointnet++改进：在特征提取模块加入SegNext_Attention注意力机制，卷积注意力打造高性能点云分割模型

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入SegNext_Attention注意力机制，提升性能，实现有效涨点。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二
AICurator·2024-01-05 17:27

使用 Jupyter 分析 ROS 消息时间间隔抖动数据

其中，Topic是最常见的一种通信方式，例如一个雷达传感器节点实时采集三维点云数据，通过Topic发布到ROS系统，而ROS系统中的其他节点（如Rviz）可以订阅这个Topic，接收来自雷达的点云数据，
阿基米东·2024-01-05 15:20

体元法--体积计算

文章目录环境：1.1体元法介绍：2.1python代码3.1可视化环境：Open3D1.1体元法介绍：用一个个体素去占据点云，然后对所有体素求和2.1python代码condaactivetedeeplabv3plus
圆嘟嘟2019·2024-01-05 05:20

包围盒体积-体积计算

AABBOOB2.1python代码condaactivetedeeplabv3plus(环境名称–安装好open3D的)pythondemo.pyimportopen3daso3ddefmain():#读取点云数据
圆嘟嘟2019·2024-01-05 05:20

点云体素化

文章目录环境：1.1体素化介绍：2.1python代码3.1可视化环境：Open3D1.1体素化介绍：用一个个小体素去占据点云2.1python代码condaactivetedeeplabv3plus(
圆嘟嘟2019·2024-01-05 05:47

『OPEN3D』1.5.3 动手实现点云KD树最近邻

本专栏地址：https://blog.csdn.net/qq_41366026/category_12186023.html?spm=1001.2014.3001.54821、K-d树有什么用当我们在一个排序后的容器中进行查找时，使用二分查找可以显著减少查找时间。基于这个思路，我们可以引入一种类似于二分查找的数据结构，它被称为二叉搜索树（BinarySearchTree，BST）。而对于高维空间中
NNNNNathan·2024-01-05 00:50

『OPEN3D』1.5.4 动手实现点云八叉树(OctoTree)最近邻

本专栏地址：https://blog.csdn.net/qq_41366026/category_12186023.html?spm=1001.2014.3001.54821四叉树与八叉树在二维和三维空间中，我们可以采用四叉树（Quadtree）和八叉树（Octree）这两种特定的数据结构来处理空间分割。这些树形结构可以看作是K-d树在不同维度下的扩展。在四叉树中，一个节点有四个子节点，而八叉树则
NNNNNathan·2024-01-05 00:50

『OPEN3D』1.7 点云拟合问题

本专栏地址：https://blog.csdn.net/qq_41366026/category_12186023.html?spm=1001.2014.3001.54821、平面拟合2、直线拟合3、圆形拟合4、球形拟合
NNNNNathan·2024-01-05 00:50

一文掌握文本语义分割：从BERT切分、Cross-Segment到阿里SeqModel

源于以下两点在此文《基于LangChain+LLM的本地知识库问答：从企业单文档问答到批量文档问答》的3.5节中，我们曾分析过langchain-chatchat项目中文本分割相关的代码，当时曾提到该项目中的文档语义分割模型为达摩院开源的
v_JULY_v·2024-01-04 15:13

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

更多资讯，请关注：Ai尚研修科研技术动态公众号我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测
Teacher.chenchong·2024-01-04 13:47

03定位简介

4颗测量信号飞行时间；从卫星传播到gps接受器；为降低误差，使用RTK，计算误差给接收器GPS更新；频率低，10HZ惯性导航IMU三轴加速计测量值转换坐标系三轴陀螺仪1000HZ误差随时间增加激光雷达点云匹配
renhj1001·2024-01-04 08:00

Halcon深度学习，语义分割，预处理和部署过程

其中最为常见的为语义分割，一般使用与在需要标注显示的缺陷检测项目中。几乎所有的2D缺陷检测都可以使用语义分割作为项目部署。
爱炸薯条的小朋友·2024-01-04 07:15

点云可视化

目录bin格式可视化1.安装依赖库2.bin格式文件进行可视化open3d可视化：npy可视化matplotlib可视化bin格式可视化1.安装依赖库pipinstallmayavi-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2.bin格式文件进行可视化importmayavi.mlabimportnumpyasnpimportos  defviz_maya
AI视觉网奇·2024-01-04 07:43

open3d python加载点云RGBD

目录安装：open3d显示点云open3dpython加载点云RGBDSUNdataset转点云：TUMdatasetNYUdataset安装：pipinstallopen3dopen3d显示点云importosimportopen3dimportnumpyasnpfromrandomimportrandomimportjsondefloadPCD
AI视觉网奇·2024-01-04 07:42

LAS点云查看 转换格式

目录mde能读能看cloudcomparepython-pclmde能读能看这个能读取，并能查看https://github.com/DianaDI/mdecloudcompare
AI视觉网奇·2024-01-04 07:12

点云保存off格式

方法1，meshlab，exportmeshas选择off格式。方法2：obj转offdefobj2off(objpath,offpath):'''将obj文件转换为off文件:paramobjpath:.obj文件的路径:paramoffpath:.off文件的路径的保存地址:return:无'''line=""vset=[]fset=[]withopen(objpath,'r')asf:lin
AI视觉网奇·2024-01-04 07:12

点云分割笔记

目录实例分割（1）——SGPN实例分割（2）——3D-BoNet全景分割——PanopticPolarNetSemanticKITTI机器学习基于RANSAC的激光点云分割车载激光雷达分割SemanticKITTI
AI视觉网奇·2024-01-04 07:42

点云物体分割笔记

物体分割：https://github.com/AnTao97/PointCloudSegmentationTaskInfoEncoderKBatchSizeEpochsShapeNetPartModelNet40SegmentationSupervisedDGCNN_Seg403225098.9%89.4%SegmentationSupervised(nocategorylabel)DGCNN_
AI视觉网奇·2024-01-04 07:11

3D Gaussian Splatting 训练自己的数据scene

目录训练教程：1colmap安装：2.1生成初始点云2.2训练流程读ColmapScene
AI视觉网奇·2024-01-04 07:36

Open3D 点云分割之区域生长（Python版本，指定种子点）

文章目录一、简介一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介一、简介点云分割作为许多应用的前提，其直接会关乎到后续利用点云数据进行曲面重建、特征提取等处理的效果。
大鱼BIGFISH·2024-01-04 06:10

Paddle3D 2 雷达点云CenterPoint模型训练

2Paddle3D雷达点云CenterPoint模型训练–包含KITTI格式数据地址2.0数据集百度DAIR-V2X开源路侧数据转kitti格式。
爱吃油淋鸡的莫何·2024-01-04 02:08

霹雳吧啦Wz语义分割学习笔记P7

P7.DeepLabV2网络简介1.前言Deeplab:SemanticImageSegmentationwithDeepConvolutionalNets,AtrousConvolution,andFullyConnectedCRFs2016CVPRhttps://arxiv.org/abs/1606.00915换了backbone——ResNet引入了一个新的结构——ASPPDCNNs应用在语
Happy_Cabbage·2024-01-03 23:47

霹雳吧啦Wz语义分割学习笔记P11

P11.U-Net网络结构讲解U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmentationMICCAI2015生物医学影像https://arxiv.org/abs/1505.04597encoder：左边，特征提取下采样contractingpathdecoder：右边，通过一系列上采样得到最后的分割图expansivepath输入为572x
Happy_Cabbage·2024-01-03 23:47

PCL:PCD点云数据文件格式

PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型，尤其是计算机图形学和计算几何学领域，已经创建了很多格式来描述任意多边形和激光扫描仪获取的点云。
AI秘籍·2024-01-03 21:11
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