Voxel 第3页

【mmdetection3d】——04自定义模型

教程4:自定义模型我们通常把模型的各个组成成分分成6种类型：编码器（encoder）：包括voxellayer、voxelencoder和middleencoder等进入backbone前所使用的基于voxel

Kadima°·2022-12-25 03:49

3D语义分割——PVD

PVD（CVPR2022）主要贡献：研究了如何将知识蒸馏应用于3D点云语义分割中从而进行模型压缩提出point-to-voxel的知识蒸馏，从而应对点云数据稀疏（sparsity）、随机（randomness

Lemon_Yam·2022-12-24 11:03

PVCNN

PVCNNKeyKnowledgeable：Voxel-BasedFeatureAggregation:尺度归一化、点云体素化、体素卷积、反体素化（三线性插值上采样）得到Voxel-BasedFeaturePoint-BasedFeatureTransformation

zhSunw·2022-12-22 22:46

【点云系列】Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning

文章目录1.概要2.动机3.方法3.1Point分支3.2Voxel分支3.2.1正则化（Normalization）3.2.2体素化（Voxelization）3.2.3特征聚合（FeatureAggregation

^_^ 晅菲·2022-12-22 22:15

Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning(PVCNN)论文翻译

Point-VoxelCNNforEfficient3DDeepLearning(PVCNN)摘要我们介绍了Point-VoxelCNN（PVCNN），可进行高效，快速的3D深度学习。以前的工作使用基于体素或基于点的NN模型处理3D数据。但是，这两种方法在计算上都是低效的。基于体素的模型的计算成本和内存占用量随输入分辨率的增加而立方增长，从而使其无法扩展分辨率。对于基于点的网络，最多有80％的时间

solidays_·2022-12-22 22:45

NeurIPS 2019 | 麻省理工与上海交大共同提出新型点云处理框架Point-Voxel CNN

论文：Point-VoxelCNNforEfficient3DDeepLearning来源：NeurIPS2019Spotlight共同一作：ZhijianLiu(MIT),HaotianTang(上海交大)代码：https://github.com/mit-han-lab/pvcnn项目：https://hanlab.mit.edu/projects/pvcnn/3D深度学习广泛的应用到多个领域

Leroy Sane·2022-12-22 22:14

《三维深度学习中的point voxel cnn》笔记

设计高效的神经网络模型需要将硬件也考虑进来。一方面，一次内存的读取操作比一次算术运算慢接近20倍，另一方面随机访问比顺序访问慢许多，一个高效的网络则应避免内存读取以及随机访问。传统的方法会将输入的点云栅格化，将其转化成三维的格点，这个可以看成是二维像素的自然扩展，三维格点的每一个位置都是0或者1，代表这个位置是否被占用。转化后模型的设计可以通过堆叠三维卷积来设计，抽取输入点云的特征。但是这种基于三

dtuyg·2022-12-22 22:44

3D重建几种表现形式——深度图，体素，点云，网格

体素（voxel）体素是3D空间中具有一定体积的点，相当于3

April°·2022-12-22 22:13

vbm 分析_MRI脑影像分析从哲学到技术：一文搞懂VBM预处理基本原理（全网最详细解析）...

基于体素的形态学方法(voxel-basedmorphometry,VBM)，是分析大脑解剖学(结构)差异最常用方法之一。

weixin_39742392·2022-12-20 07:07

《QT+PCL第三章》点云滤波-体素滤波

#include//体素pcl::PointCloud::Ptrpcl_filter_voxel(pcl

小修勾·2022-12-17 10:04

【论文阅读】【三维目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection

这里写自定义目录标题AFDetBackbone&NeckHeadAFDet与CenterPoint的区别heatmap的target中的高斯核半径的设置voxel或者pillar的大小设置本文也是使用anchorfree

麒麒哈尔·2022-12-15 11:00

【3D 目标检测】AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection

主要是将pointcloud映射到voxel的网格中，文章用到的映射方法为PointPillar

J.Wang_China·2022-12-15 11:53

PV-RCNN++ | 利用Transformer让Point与Voxel更好结合

本文通过语义Point-Voxel特征交互提出了一种新颖的目标检测网络，称为PV-RCNN++。与大多数现有

自动驾驶之心·2022-12-12 14:00

3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（一）

前言笔者上一篇文章有介绍了3D目标检测中比较重要的数据预处理的两个方面的内容，其一是几种representation的介绍，分别是point、voxel和grap三种主要的representation，

水煮鱼的鱼·2022-12-09 15:54

论文阅读笔记 | 三维目标检测——PV-RCNN算法

文章目录1.背景2.网络结构2.1FeatureEncoderandProposalGeneration2.2voxel-to-keypointsceneencoding2.3Keypoint-to-gridRoIFeatureAbstraction3

Clichong·2022-12-09 15:43

小白科研笔记：点云目标检测相关文献速读-Part B

在引言中，把当前的方法分为voxel-based方法和point-based方法。介绍voxel-based方法显得很苍白。

Niuip·2022-12-08 13:44

Apollo官方课程算法解读笔记——激光雷达感知模块、基于PointPillars的激光雷达点云检测算法、PointPillars模型的部署和优化模型的部署和优化

共勉一、Apollo6.0激光雷达感知模块1.1激光雷达简介1.2激光雷达感知模块1.33D障碍物检测流程二、基于PointPillars的激光雷达点云检测算法2.1基于Voxel的3D目标检测2.2PointPillars

我宿孤栈·2022-12-03 16:49

LCCP点云分割算法代码

=NULL){voxel_resolution=th

cocapop·2022-12-03 07:20

【学习笔记】VoxelNet

paper，code1.1VOXEL设置Voxelization参数（每个voxel可以存放点的个数max_points_number，voxel长宽高的大小W,H,L）对依次每一个点，根据其对应的坐标

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-12-03 02:39

VoxelNet深入解读

End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetection代码：0介绍在基于激光雷达点云的3D检测方法中，有两类常见的算法，一种是Point-based,即直接基于原始的点云数据进行操作；另一类是Voxel-based

leo0308·2022-12-03 02:38

Cartographer源码阅读2D&3D-前端体素滤波-VoxelFilter

基本原理：将xyz分别除以分辨率，并取整，得到xyz所在cell的id(x,y,z)，再将该三个整数分别放入3*32个字节的数中（很好的技巧，避免了大量的遍历和比较），插入voxelFileter::voxel_set

叶落寒蝉·2022-12-02 15:51

Cartographer源码阅读2D&3D----前端自适应滤波----AdaptiveVoxelFilter()

目录Cartographer源码阅读2D&3D----前端自适应滤波----AdaptiveVoxelFilter()前端使用接口Local_Trajectory_builder.cc进入voxel_filter.h

南山&M·2022-12-02 15:50

OPEN3D（python）学习笔记-1.2 体素下采样

参数voxel_size为体素大小，该参数越小，降采样得到的结果的点越多。importopen3daso3dimport

qq_24219039·2022-12-01 01:10

点云体素下采样(抽稀)（附open3d python代码）

参数voxel_size为体素大小，该参数越小，降采样得到的结果的点越多，该方法的缺陷是会改变原有点的坐标，因为下采样之后的点是通过平均计

点云处理·2022-12-01 01:07

点云体素化（附open3d python代码）

参数voxel_size用来定义网格分辨率。也可以使用create_from_point_cloud_within_bounds(input,voxel_size,min_bound,

点云处理·2022-12-01 01:04

voxblox论文阅读记录

voxblox论文阅读记录总体流程图数据更新描述voxel内的数值集成方式从TSDF构建ESDF关于《Improvedupdatingofeuclideandistancemapsandvoronoidiagrams

brightming·2022-11-30 12:06

3D Human相关研究总结：人体、姿态估计、人体重建等

常用3D表示目前3D学习中，物体或场景的表示包括显式表示与隐式表示两种，主流的显式表示包括基于voxel、基于pointcloud、和基于polygonmesh三种，隐式表示包括基于OccupancyFun

PaperWeekly·2022-11-30 06:48

点云降采样（DownSampling）

2常用方法2.1体素网格下采样2.1.1原理体素（Voxel）：将三维空间划分成一个个立体的方格，每个方格就叫一个体素。在每个体素中可能存在几个点，也可能没有点。

MSTIFIY·2022-11-28 08:20

【点云学习】Python实现点云体素下采样（Voxel Filter）

importopen3daso3dimportosimportnumpyasnpfrompyntcloudimportPyntCloudfrompandasimportDataFrame#功能：对点云进行voxel

秦乐乐·2022-11-28 08:19

论文阅读笔记 | 三维目标检测——VoxelRCNN算法

《VoxelR-CNN:TowardsHighPerformanceVoxel-based3DObjectDetection》1.背景现有很多的point-based检测器获得比较好的效果，精确度要比voxel

Clichong·2022-11-27 04:40

一文读懂PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection

为了致敬*一文读懂FasterRCNN*，本文取名如此。希望能帮助大家以轻松的姿态理解这一霸榜kitti大半年的3D目标检测算法。0.立论依据按照点云的前处理方法划分，通常3D目标检测可以分为基于体素和基于点的方法。文中提到二者有其各自的特点：基于体素的方法能有效地进行regionproposal，但是感受野受到卷积核大小的限制。而基于点的方法恰好能够获得灵活的感受野，更捕获更精确的上下文信息。（

hughlee815·2022-11-26 10:27

读取和保存nifti图像之nibabel与SimpleITK的区别

/motion_102_0000.nii.gz'#filesuffixcanalsobe.niidata=nib.load(file_path)voxel_ndarray=data.get_fdata(

qq_41663215·2022-11-26 03:59

3D Object Detection——Voxel based methods

VoxelNet:End-to-EndLearningforPointCloudBased3DObjectDetectionVoxelNet端到端的3D目标检测网络，且仅使用3DLIDAR点云数据就可以得到很好的精度。网络结构包含三个过程：1.Featurelearningnetwork构造3D网格，对输入的点云数据栅格化。整个点云的大立方体的深度、高度和宽度分别为(D,H,W)，每个体素的深高宽

考拉喜欢吃火腿·2022-11-25 17:40

生成voxel——spconv源码剖析（六）

classVoxelGeneratorWrapper():def__init__(self,vsize_xyz,coors_range_xyz,num_point_features,max_num_points_per_voxel

令狐少侠、·2022-11-25 17:32

3D 语义分割——RPVNet

RPVNet(ICCV2021)主要贡献：设计了一个自适应的range-point-voxel融合框架，该框架允许不同的视图（views）以更灵活的方式相互增强提出了一种利用哈希映射（hashmapping

Lemon_Yam·2022-11-25 07:45

点云连续可视化（附open3d python代码）

o3d.io.read_point_cloud("lidar1.pcd")target_raw=o3d.io.read_point_cloud("lidar2.pcd")source=source_raw.voxel_d

点云处理·2022-11-25 04:33

CenterPoint 源码流程解读（二）

接上一篇CenterPoint源码流程解读（一）CenterPoint源码流程解读（二）主要内容：二.Backbone–特征提取2.1voxelize：体素化2.2点云voxel编码方式：PillarFeatureNet

Darchan·2022-11-24 02:03

PointPillars解读

FastEncodersforObjectDetectionfromPointClouds代码：https://github.com/nutonomy/second.pytorch0简介介绍PointPillars之前，先简要介绍一下voxel-based

leo0308·2022-11-24 01:08

详解3D物体检测模型: Voxel Transformer for 3D Object Detection

这是第一篇使用voxel-basedTransformer做3D主干网络，用于点云数据3D物体检测。

自动驾驶小学生·2022-11-22 19:11

体渲染(Volume Rendering)与光线投射(Ray Casting)算法详解

传统的光栅化成像方式是通过构建三角形面片来对物体进行建模，而体渲染则是采用立方体的体素(voxel)进行建模。在成像方式上也有根本性的不同，

Aaron_X.Chen·2022-11-22 18:59

VoxelMorph-无监督医学图像配准-代码讲解

Voxel代码讲解路线第一部分：Additionalsmalltutorial根据注释对图像进行变换环境及背景介绍：代码分析与讲解：1.库的导入：2.图像的输入与预处理：3.手动创建变换矩阵：4.WarpData5

MaybeRichard·2022-11-22 12:49

（Point/Voxel/Point-Voxel）

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据，预测目标相比于相机

自动驾驶之心·2022-11-22 10:00

3D目标检测综述

其中主要有两大类：point-based和voxel-based两大类。前者保留了点云的全部信息，预测准确度相对较高，但是计算量较大，后者损失了部分点云位置信息，准确度相对较低，计算量

xinxiang7·2022-11-21 16:09

Voxel-RCNN：基于体素化的高效率3D目标检测算法

目录论文及代码链接论文背景及动机网络整体结构与关键module分析整体结构关键module分析LOSSfunction论文及代码链接论文链接：论文链接代码链接：代码链接论文背景及动机目前3D目标检测方法主要有Voxel-based

慢下去、静下来·2022-11-21 16:04

3D点云目标检测算法综述

将三维点云投射到多个二维平面形成图像体素，voxel，将三维点云切割成多个小块，这些小块就叫体素，类似像素。

AI松子666·2022-11-21 16:31

3d稀疏卷积——spconv源码剖析（三）

spconv/ops.py构建Rulebook由ops.get_indice_pairs接口完成get_indice_pairs函数具体实现：defget_indice_pairs(indices,#(N,4)voxel

令狐少侠、·2022-11-21 00:47

AAAI 2021 3D目标检测论文大盘点（CIA-SSD/Voxel R-CNN等）

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达AAAI20213D目标检测论文大盘点（5篇）3D目标检测CIA-SSD:ConfidentIoU-AwareSingle-StageObjectDetectorFromPointCloud论文：https://arxiv.org/abs/2012.03015代码：https://github.com/Vegeta2020/CI

小白学视觉·2022-11-21 00:07

单目三维目标检测之CaDDN论文阅读

作者和机构信息：Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.ProposedMethod3.13DRepresentationLearningFrustum特征网络：Frustum到Voxel

hello689·2022-11-19 20:44

【论文阅读】【3d目标检测】CIA-SSD

文章框架很明了，主要是进行了三步操作：首先是encode利用second的框架，首先对于原始点云进行voxel化，随后ssc卷积生成densefeaturemap这个dense是针

Lukas88664·2022-11-19 12:50

什么是体素？

文章来源：什么是体素(Voxel)?-知乎(zhihu.com)什么是体素(Voxel)?

彭素华·2022-11-19 07:48

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