KPConv

论文解读 | KPConv——点云上的可形变卷积网络

原创|文BFT机器人《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》是一篇发表于2019年的研究论文，作者为HuguesThomas、CharlesR.Qi
BFT白芙堂·2023-09-08 08:20

【文献翻译】KPConv：灵活且可变形的点云卷积

摘要我们提出了核点卷积(KPConv)，一种新的点卷积设计，即在没有任何中间表示的点云上运行。KPConv的卷积权值通过核点在欧氏空间中定位，并应用于核点附近的输入点。
Garcia • Kirlant·2023-09-06 08:42

论文解读 | KPConv——点云上的可形变卷积网络

原创|文BFT机器人《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》是一篇发表于2019年的研究论文，作者为HuguesThomas、CharlesR.Qi
BFT白芙堂·2023-09-06 08:42

PointNN：一种无参数化的高效点云特征提取方法

点云处理从最早期的手工设计特征，到之后渐渐有一些深度学习的尝试，经历了multi-view或者3D卷积等等的混沌时期，知道pointnet的横空出世，开始蓬勃发展，于是有了后来的pointnet++,DGCNN,SONet,KPConv
深蓝学院·2023-04-12 21:30

3D点云分割系列5：RandLA-Net：3D点云的实时语义分割，随机降采样的重生

目前存在的一些点云处理方法包括PointNet、PointNet++、PointCNN、KPConv等方法，或多或少都存在效率不高或是特征采样不足的情况，
yumaomi·2023-04-11 10:08

kpconv与point transformer异同、算法讲解

相同之处：网络架构相似，其均由encoder、decoder组成；都有降采样、升采样和跳跃链接；其核心kpconv算子和transformer算子穿插于上述网络架构中；在每层降采样环节中，不需要多个并行算子处理
一青CSU·2023-01-17 15:52

KPConv 论文学习笔记

Motivation传统的2D卷积神经网络只能运用在固定的数据结构中，而对于三维的数据没办法很好的处理。对于点云数据来讲，点云有三维坐标加上特征，而且是无序的，但是点云的空间位置是包含有信息的，所以如何利用这样的信息对点云数据的处理非常重要。Introduction通过对于核点（kernelpoint）赋予权重矩阵并通过其定义空间，每一个核点的影响范围由一个函数确定。核点的个数是可变的。同时在基础
健身的程序猿·2023-01-15 14:27

源码阅读:KPConv之Dataset类

源码阅读:KPConv之Dataset类一、config二、dataset2.1、`__init__`2.2、prepare_data2.3、load_subsampled_clouds2.4、get_batch_gen2.5
GHZhao_GIS_RS·2023-01-15 14:56

源码阅读:KPConv之Dataset类可视化测试

KPConv之Dataset类可视化测试一、main函数修改二、get_batch_gen()可视化三、dataset输出可视化数据增强网络输入准备四、get_tf_mapping()可视化网络输入数据可视化源码阅读
GHZhao_GIS_RS·2023-01-15 14:56

KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds论文笔记

论文概述1.KernelPointConvolution左边为2D卷积示意图，在对图像的做卷积时，kernel可以理解成一些带权重的规则分布的2D位置（网格/窗口）。推广到点云，因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernelpoints）类比2Dkernel，不同的地方是输入点云要和kernelpoints里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlation
weixin_42812109·2023-01-15 14:56

论文阅读：KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文地址：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到
跨越海的风·2023-01-15 14:26

论文阅读 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

该文提出专门用于点云数据处理的卷积算法KPConv（KernelPointConvolution），可用于点云分类和语义分割问题，在多个benchmark数据集上均能取得stateoftheart的效果
资瓷向量机·2023-01-15 14:55

KPConv核心代码阅读

论文：https://arxiv.org/abs/1904.08889代码：https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConv本文主要研究KPConv的结构，我们从training_ModelNet40
3D_DLW·2023-01-15 14:25

KPConv阅读

点云MLP卷积的中间表示本质是用1*1的卷积核去卷积，多少个通道就含有多少个卷积核，每个卷积核都是权值共享的，将会遍历整个点云。基于显式卷积核的表示（类似于图像卷积核的表示）设计显式卷积核的方法的优点是可以考虑吧更多的局部集合结构，逐点MLP的方法只是1*1的卷积，而显式卷积核的方法则是多个点组成的一块区域来学习。g是卷积核参数，xi是x邻域的点，fi为xi的特征向量。函数g具有一致的球形邻域，某
官方陈奕迅·2023-01-15 14:55

【计算机视觉】简述对KPConv的理解

的理解，那篇文章虽然在某种程度上实现了高效卷积，并且利用了一种注意力的方法（密度加权），但是其分割的效果并不是特别的理想，miou并不是特别的高，所以这篇文章讲述一下自己对CVPR2019年发表的一篇文章KPConv
YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-11 02:01

【计算机视觉】简述对DLA-Net的理解

针对大场景点云来说，如果采用点卷积那样的算法（PointConv，PointCNN，KPConv等）或者PointNet++等，他们都是利用FPS（最远点采样）的方法，虽然这种采样方法可以使用比较少量的点并且极大地保留的点云的结构
YXLiu_XMYang_PCSS·2023-01-11 02:01

论文翻译 | KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文翻译：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds论文：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds
btee·2022-11-24 20:55

KPConv论文与pytorch代码记录

KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds模型：RigidKPConv每个kernelpoint的权重WkW_kWk为Cin∗CoutC_in
jokester_sy·2022-11-24 15:31

KPConv复现过程+遇到的问题+解决方法

KPConv复现中的遇到的问题及解决方法系统Ubuntu16.041.下载数据集：新建文件夹，并将modelnet40压缩文件解压至如下文件夹内：2.在conda下创建新环境并安装必要的包，如下：condacreate-npython3python
小邋遢-lxh·2022-11-21 01:13

论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）RelatedWork3.1Projectionnetworks3.2Graphconvolutionnetworks3.3PointwiseMLPnetwork3.4Pointconvolutionnetworks
Dujing2019·2020-09-12 09:57

关于KPConv的文件读写

Pytorch版本的KPConv例程使用ply格式作为神经网络的输入格式。其它数据格式在输入网络之前都会先转换成ply格式。
ParadoXtar·2020-08-23 11:59

KPConv 配置环境遇到：undefined symbol: _ZN10tensorflow8internal21CheckOpMessageBuilder9NewStringEv

KPConv编译好了tf_custom_ops却遇到问题：tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError:tf_custom_ops/tf_neighbors.so
Thinker_and_FKer·2020-08-22 04:13

关于KPConv的文件读写

Pytorch版本的KPConv例程使用ply格式作为神经网络的输入格式。其它数据格式在输入网络之前都会先转换成ply格式。
ParadoXtar·2020-08-18 09:23

frustum-pointnets复现过程+遇到的问题+解决方法

frustum-pointnets复现过程+遇到的问题+解决方法系统Ubuntu16.041.下载KITTI数据集：并按照README中的格式解压并重组数据集：2.运行环境配置：在复现KPConv的环境
小邋遢-lxh·2020-08-16 23:21

【3D计算机视觉】KPConv——点云上的可形变卷积网络

《KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds》阅读笔记一、主要贡献二、模型2.1定义在点云上的核函数2.2RigidorDeformableKernelRigidKernelDeformableKernel2.3KernelPointNetworkLayersSubsamplingtodealwithvaryingdensitiesP
小执着~·2020-06-28 22:08
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