LCCP点云分割第6页

深度学习算法的点云分割-PointNet（一）

PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation（点云分割）文章代码：https://github.com/charlesq34

tumi678·2020-07-14 02:18

深度学习算法的点云分割-PointNet（五）

转自:https://blog.csdn.net/u012986684/article/details/78261165大家好,今天给大家介绍下cvpr2017一篇文章Pointnet语义分割,该网络基于tensorflow写的,非常轻巧方便,但是文章和代码有一定出入,在训练过程中出现过拟合现象,大概训练了10个小时多.1需要准备的东东(1)Ubuntu16.04GTX10606G(2)CUDA安

tumi678·2020-07-14 02:18

PCL学习：点云分割-欧式聚类分割

http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/cluster_extraction.php#cluster-extraction基于欧式距离的分割和基于区域生长的分割本质上都是用区分邻里关系远近来完成的。由于点云数据提供了更高维度的数据，故有很多信息可以提取获得。欧几里得算法使用邻居之间距离作为判定标准，而区域生长算法则利用了法线，曲率，颜色

JoannaJuanCV·2020-07-12 19:55

C++：OTSU确定标线点云分割阈值

端午节快乐呀。闲来无事，想着分割一下标线点云，但是阈值怎么确定呢？感觉OTSU应该可以。一、OTSU简介OTSU（大津法、最大类间方差法）算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法。1.1原理利用阈值将原图像分成前景、背景。当取最佳阈值时，背景应该与前景差别最大。otsu中衡量差别的标准是最大类间方差。1.2性能类间方差法对噪音和目标大小十分敏感，它仅对类间方差为单峰

累了就要打游戏·2020-07-12 17:29

（基于欧式距离聚类实现的点云分割）

首先在获取的大场景范围下，点云中不可避免地存在大量的噪声信息，为了防止这些噪声点在对点云数据进行特征提取时造成干扰，对点云数据进行预处理排除噪声干扰。噪声通常是个数较少且散乱分布的离群点，以前尝试过先对点云进行半径滤波，直通滤波之类的噪声以及非目标点的提出，再使用聚类的方法进行目标物体分割。但是本次想直接尝试一下在有点云数据的基础上直接进行聚类。根据激光扫描的特点，激光扫描数据的聚类算法的整体思路

Upupup6·2020-07-11 12:11

激光雷达点云分割和障碍物检测的MATLAB实现

激光雷达点云分割和障碍物检测的MATLAB实现MATLAB处理点云工具箱直接放上我的代码结果交流MATLAB处理点云工具箱从MATLAB2015a开始就有了一些处理激光3D点云的函数比如pcfitplane

fanshuaifang·2020-07-11 05:09

PCL——点云分割（基于法线微分的分割——DON）

基于点云频率的滤波方法DON点云滤波DoN算法应该算是一种比较先进的点云滤波算法。分割本质上还是由欧式分割算法完成的。算法的目的是在去除点云低频滤波，低频信息（例如建筑物墙面，地面）往往会对分割产生干扰，高频信息（例如建筑物窗框，路面障碍锥）往往尺度上很小，直接采用基于临近信息的滤波器会将此类信息合并至墙面或路面中。所以DoN算法利用了多尺度空间的思想，算法如下：（1）在小尺度上计算点云法线1（2

cbb8234078009·2020-07-11 03:09

PCL——点云分割（最小图分割）

最小图分割参考文章：pcl最小图割（pcl::MinCutSegmentation)算法此类方法把图像分割问题与图的最小割（mincut）问题相关联。（1）首先用一个无向图G=表示要分割的图像，V和E分别是顶点（vertex）和边（edge）的集合。（2）此处的Graph和普通的Graph稍有不同。普通的图分为有向图和无向图；由顶点和边构成，如果边的有方向的，这样的图被则称为有向图，否则为无向图，

cbb8234078009·2020-07-11 03:37

PCL——点云分割（区域生长的分割）

点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。

cbb8234078009·2020-07-11 03:37

点云分割，点云聚类，找出特征点云

1思路点云中有多组点，通过点云聚类找出其中点数最多的一组。2代码pcl::search::KdTree::Ptrtree(newpcl::search::KdTree);tree->setInputCloud(cloud_box);std::vectorcluster_indices;pcl::EuclideanClusterExtractionec;ec.setClusterTolerance(

Younger.L·2020-07-10 23:10

PCL点云库学习——点云分割案例解析

该案例主要包括（点云序列获取、滤波模块、平面检测及删除模块、聚类分割模块、运动分割模块、ICP配准模块、可视化模块）1.点云序列读取第三方库boost，实现同一个文件内所有pcd文件的读取std::vectorpcd_files_;//点云序列std::vectorpcd_paths_;//储存文件夹下的路径序列boost::filesystem::directory_iteratorend_it

图灵小眼睛·2020-07-10 15:37

CVPR2019点云分割论文解读ASIS：Associatively Segmenting Instances and Semantics in Point Clouds

总述3D点云准确而直观地描述了真实场景。到目前为止，如何在这样一个信息丰富的3D场景中分割各种元素，还很少得到讨论。在本文中，首先介绍了一个简单而灵活的框架，用于同时分割点云中的实例和语义。然后，作者提出了两种方法，使两项任务互相利用，实现双赢。具体来说，通过学习语义感知的point-level实例嵌入，使实例分割受益于语义分割。同时，将属于同一实例的点的语义特征融合在一起，从而对每个点更准确地进

咸鱼和白菜·2020-07-09 22:29

三维点云语义分割【综述】 ——Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

3DPOINTCLOUDSEGMENTATION3DSemanticSegmentationProjection-basedNetworksPoint-basedNetworksInstanceSegmentationProposal-basedMethodsProposal-freeMethodsPartSegmentationSummary3D点云分割需要了解全局几何结构和每个点的细粒度细节

Dujing2019·2020-07-09 10:40

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第159期】Tue, 24 Sep 2019

基于层次点和边缘交互的网络模型用于点云分割,通过点和边的上下文关系探索了点云分割问题。其中包含了编码器解码器架构以及一个边的分支用于在不同层级上集成点的特征来生成边的特征。

hitrjj·2020-07-09 09:50

CVPR2020中关于3D点云分割

本文介绍一篇CVPR2020中关于点云分割的文章。目前，大部分点云文章主要研究的是，如何构建适用于点云的卷积操作，从而直接在3D点云上执行卷积，实现分类、分割、检测等任务。而这篇文章使用了完全不同的

3Ｄ视觉工坊·2020-07-09 07:35

PCL 点云分割与分类 Segmentation RANSAC随机采样一致性平面模型分割欧氏距离分割区域聚类分割算法最小分割算法超体聚类渐进式形态学滤波器

点云分割博文末尾支持二维码赞赏哦_点云分割是根据空间，几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征，点云的有效分割往往是许多应用的前提，例如逆向工作，CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割

EwenWanW·2020-07-09 01:30

3D点云语义分割——实现场景理解的关键

我最近接触了基于深度学习的3D点云语义分割这个前沿研究方向，因此对点云分割有一些自己的理解。希望在这里通过整理几篇文章与大家一起分享交流，共同进步。

KF_Guan·2020-07-06 22:21

深度学习算法的点云分割-PointNet（三）

转自：https://blog.csdn.net/qq_15332903/article/details/80224387目前二维深度学习取得了很大的进步并且应用范围越来越广，随着三维设备的发展，三维深度学习得到了很大的关注。最近接触了三维深度学习方面的研究，从pointnet入手，对此有了一点点了解希望记录下来并分享，若有误希望指正~持续更新以下所有的解读基于点云分类。一、三维深度学习简介二、点

tumi678·2020-07-05 15:46

IGARSS 2019点云分类挑战赛中遇到的传统方法

PDAL2019IEEEGRSSDataFusionContest3DPointCloudClassificationChallenge[1]要求使用UrbanSemantic3D（US3D)数据集完成点云分割任务

冯子材·2020-07-05 14:58

《文献翻译》Part3 基于地形分割渐进加密的机载LiDAR点云分割滤波

基于地形分割渐进加密的机载LiDAR点云分割滤波相国林*和张继贤中国测绘科学研究院空间测绘重点实验室，北京莲花池西路28号，北京100830摘要：过滤是机载激光扫描（ALS）点云的核心后处理步骤之一。

梁Rio·2020-07-05 12:44

CVPR2018《Graph Attention Convolution for Point Cloud Segmentation》GACNet 笔记

GraphAttentionConvolutionforPointCloudSegmentation标准卷积由于其特征的各向同性，在语义点云分割中存在固有的局限性。

小刀丶·2020-07-05 05:36

Semantic3D——户外场景点云分割数据集

网站链接：http://www.semantic3d.net/view_dbase.php?chl=1虽然PointCNN的论文中是没有这块实验的，但是在github上，作者做了实验，代码也都发出来了。Semantic3D是户外场景点云数据库，为什么要介绍这个数据库呢？因为我们使用‘户外场景’的数据做实验，这种论文能投的期刊范围会更广一些。比如遥感类的期刊，就很喜欢这种场景，它不喜欢ModelNe

Leroy Sane·2020-07-05 04:49

PCL中的点云分割算法

介绍点云分割算法是点云处理中非常重要的一部分内容，扫描出来的点云往往是整幅场景，没有办法对其直接处理，这个时候就需要一些点云分割算法。

Tom Hardy·2020-07-05 04:22

PCL—最小割点云分割算法详解

参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5008258.html1.点云分割的精度在之前的两篇博客里介绍了RANSAC点云分割算法和基于邻近信息的点云分割算法。

Amelie_xiao·2020-07-04 21:08

PCL—基于凹凸性的点云分割算法详解

参考：https://www.cnblogs.com/ironstark/p/5027269.html1.图像分割的两条思路场景分割是机器视觉中的重要任务，尤其对家庭机器人而言，优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础。图像分割的做法大概有两种：剑宗——自底向上：先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并；气宗——自顶向下：用多尺度模板分割图像，再进一步将图像优化分割成不同物体。当然，还有将二者合而为一的方

Amelie_xiao·2020-07-04 21:08

阿里巴巴自动驾驶三维点云分割PointNet实现

阿里巴巴点云分割(PointNet)项目地址：https://github.com/Summit11/PointNet_AliData本项目是点云分割模型PointNet在DataFountain平台上阿里巴巴自动驾驶三维点云分割比赛

Summit_Yue·2020-07-04 02:00

GNN中的Graph Pooling

节点分类可以用在点云分割，社交网络节点分类，推荐算法等等。图分类可以用在姿态估计，蛋白质分类等等，当然，也可以用在图像分类。

木盏·2020-07-02 07:06

【点云识别】RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds (CVPR 2020 Oral)

RandLA-Net:EfficientSemanticSegmentationofLarge-ScalePointClouds本文介绍一篇cvpr2020里面关于大场景下点云分割的文章。

orientliu96·2020-07-01 12:04

Apollo 5.0 源码学习笔记（四）| 感知模块 | 激光感知

文章目录激光感知模块目录结构传感器配置：Lidar处理流程：Lidar相关类型定义：SegmentationComponent——点云分割类LidarObstacleSegmentation——点云分割类

zhanghm1995·2020-06-30 13:44

3D点云点云分割、目标检测、分类

3D点云点云分割、目标检测、分类原标题DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey作者YulanGuo,HanyunWang,QingyongHu,HaoLiu,LiLiu,

wujianming_110117·2020-06-29 21:45

论文阅读：VoxelNet（3D-detection）+代码复现

Brief这是一篇发布在CVPR18年的点云检测方面的文章，这一篇文章算是第一篇只用点云去做3D检测的文章，类似于pointnet的点云分割中的地位。

Little_sky_jty·2020-06-29 00:41

【论文+代码阅读】PointPillars

就个人感觉，目前3D方面使用2D卷积有两种形式：类似mv那种，使用对3D的投影得到其2维的图像，再使用2DCNN，这样做无疑是会出现信息损失的，另外呢，先把3D点云分割成若干个体素小块，再把点个数当做二维像素值

Little_sky_jty·2020-06-29 00:09

PointNet的点云分割实验

PointNet属于直接对点云数据进行语义分割的开山之作，优点就不一一细说了，直接上代码来说明跑代码的过程以及过程中遇到的问题。笔者不才，欢迎斧正！实验的代码可以在这里下载：https://github.com/charlesq34/pointnet1、实验数据的下载和预处理方法一：直接获取（忘记下载的数据有神马了。。。。比较清楚记得自己用代码处理的部分）DonwloadpreparedHDF5d

陆月二三·2020-06-27 09:17

点云法向量

众多点云算法的实施都基于精确的法向量估计，例如许多表面重建算法、点云分割算法、点云去噪算法以及特征描述算法等。

o180o·2020-06-24 18:18

5篇CVPR 各路大佬显身手点云分割、姿态估计、物体检测、生成重建

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达3D方向：港中文针对分割问题提出双重设置点分组模型；清华提出无需PoseNet的联合深度姿势学习；北理工和百度提出基于LiDAR的在线3D视频物体检测以及基于图的消息传递和时空变化注意机制；TUKaiserslautern提出基于深度体素的网络，可从单个深度图进行3D手形和姿势估计；明尼苏达大学提出单目相机具有全局相关深度的动态场景的新型视图合

3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:08

激光雷达点云分割、精细标注，Scale AI 发布自动驾驶数据集

By超神经内容概要：自动驾驶的赛道依然火热，除了技术方面的提升，对数据的需求也不断加大。近日，AI标注公司ScaleAI联合禾赛科技，发布了一个免费的激光雷达数据集，面向L5级自动驾驶的研究使用。关键词：自动驾驶激光雷达数据集又一个重磅的自动驾驶数据集来了！近日，ScaleAI发布了激光雷达数据集PandaSet，可用于训练自动驾驶模型，帮助推动L5级无人驾驶的发展。这是ScaleAI和激光雷达制

HyperAI超神经·2020-06-20 22:46

AI人工智能-点云分割算法项目之pointsift环境搭建和编译文档

服务器的IP地址和用户名密码服务器IP地址：47.112.147.126 用户名：root密码：XXXXXXXXX一）开通阿里云后首先查看是否有cuda和cudnn环境1、查看cuda版本?cat /usr/local/cuda/version.txt2、查看cudnn版本?cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR A 23

icestick8586·2020-06-08 15:39

实现Ransac随机采样算法分割地面点云

如何利用RANSAC算法实现激光雷达的地面与非地面点云分割利用激光雷达做感知输出首先要分割出地面点云以减少对障碍物聚类的影响。

隔壁王校长wyh·2020-06-03 15:27

python实点云分割k-means(sklearn)详解

本文实例为大家分享了Python实点云分割k-means（sklearn），供大家参考，具体内容如下植物叶片分割importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommpl_t

·2020-05-28 18:51

【PCL】—RANSAC点云分割算法详解

参考：https://www.bbsmax.com/A/rV57lnmVdP/1.点云分割的概念点云分割可谓是点云处理的精髓，也是三维图像相对二维图像最大优势的体现。

Amelie_xiao·2020-05-12 12:22

# LiteratureReview LeGO-LOAM

里程计和建图方案.是ground-optimized,itleveragesthepresenceofagroundplaneinitssegmentationandoptimizationstep.我们首先用点云分割来滤出噪声

四积阴功五读书·2020-04-07 12:00

激光雷达地面点云分割方法浅析

欢迎访问我的个人博客：zengzeyu.com前言激光雷达扫描得到的点云含有大部分地面点，这对后续障碍物点云的分类、识别和跟踪带来麻烦，所以需要首先滤波滤掉。传统的基于几何特征的滤波是最基本最简单的方法，目前本文尝试的有如下几种：水平面校准法向量栅格高度差栅格最低高度以上0.2米绝对高度平均高度以上方法基于假设是地面点云所构成的地面为平面，而不是弧面，当然对于有倾斜角度的地面也是可以先通过水平面校

江南竹影·2020-03-10 01:49

PCL：点云分割-圆柱体模型分割

#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#pragmacomment(lib,"User32.lib")#pragmacomment(lib,"gdi32.lib")typedefpcl::PointXYZPointT;intmain(intargc,char**argv){//

qq_36418943·2019-11-02 10:28

PCL：点云分割-平面模型分割

#include#include#include#include#include//随机参数估计方法头文件#include//模型定义头文件#include//基于采样一致性分割的类的头文件intmain(intargc,char**argv){pcl::PointCloud::Ptrcloud(newpcl::PointCloud);//填充点云cloud->width=15;cloud->he

qq_36418943·2019-11-02 08:07

基于RANSAC的激光雷达地面点云分割