,可以从以下几个方面进行分析和比较:
希望以上回答能够满足您的要求。
如有补充请大家积极留言,并且希望大家能够在阅读论文或者有推荐的论文或者开源代码,只要和点云相关,都可以留言给群主,如果有必要将会出与你推荐相关的资料。希望大家能够积极参与分享。...4 Large-Scale Point Cloud Classification Benchmark(大规模点云分类基准) 链接:http://www.semantic3d.net/ 这个数据库是做大规模点云分类的...,提供了一个大的自然场景标记的3D点云数据集,总计超过40亿点。...在该数据库中,对整个3D点云进行分割和分类,即每个点包含一个标签和一个类。因此,对检测-分割-分类方法进行逐点评估成为可能。...(KITTI),这个数据集不仅有雷达、图像、GPS、INS的数据,而且有经过人工标记的分割跟踪结果,可以用来客观的评价大范围三维建模和精细分类的效果和性能。
摘要 三维点云的语义分割3D Point Cloud Semantic Segmentation (PCSS)在计算机视觉以及机器人领域广泛的应用,随着深度学习技术的发展在点云的语义分割领域提供了新的可能性...,并受到越来越多的关注,本文将着重的介绍这一主题的相关研究,首先从遥感领域和计算机视觉的角度概述三维点云的分割,并且结合已经发表的PCSS相关的文章作为研究基础,进行总结和比较,并且对传统的以及最新的点云分割技术进行回顾和比较...显然,点云并不是RGB-D扫描的直接产物。但是由于摄像机中心点的位置是已知的,因此可以很容易地获得深度图中每个像素的三维空间位置,然后直接用于生成点云。...几种主流的室内点云分割基准是RGB-D数据。 SAR点云 干涉合成孔径雷达(InSAR)是一种对遥感至关重要的雷达技术,它根据多个SAR图像对的比较生成地表变形或数字高程图。...稠密的大规模点云为三维应用创造了更多的可能性,但同时也对实用算法有了更强烈的需求。因此PCS和PPCS是最新提出且必要的算法。
3D点云语义分割任务 三维点云分割既需要了解全局几何结构,又需要了解每个点的细粒度细节。...根据分割粒度的不同,三维点云分割方法可以分为三类:语义分割(场景级)、实例分割(对象级)和部分分割(部分级)。 对于给定的点云,语义分割的目标是根据点的语义意义将其划分为多个子集。...相反,基于点的方法直接工作在不规则的点云上。几种典型的方法如图10所示。 ? 01 基于投影的方法 这些方法通常将三维点云投影到二维图像中,包括多视图和球形图像。...该方法具有很强的可扩展性,能够处理几百万个点的大规模点云。 ? 球形表示(球面投影) 为了实现三维点云的快速准确分割,Wu等人提出了一种新的分割方法。...[185]提出了基于RangeNet++的激光雷达点云实时语义分割方法。首先将二维深度图像的语义标签转换为三维点云,然后采用一种高效的基于KNN的后处理步骤来缓解离散化误差和推理输出模糊的问题。 ?
但是缺点依旧是脏兮兮的,在管线电力塔这种类型的建筑物上细节方面堪忧,使用近景摄影测量加三维激光,点云配准、融合、纹理映射后,模型质量其实一般,需要后期大量的修模工作 航测激光大面积建筑建模 传统航测激光建筑建模是将点云拉剖面...通过三维软件,如Rhino,BIM,3DMax等软件,以点云为参照,进行手工立体化建模。 3DMax建模 ● 纹理采集 采用高像素的数码单反相机获取高铁站所有部件及结构的高清纹理图像。...● 点云数据处理 点云数据处理主要包括点云去噪及抽稀等工作。采用点云数据处理软件中的自动去噪功能及人机交互等方式进行点云数据去噪,根据被抽稀对象的实际情况选取一定的比例系数进行点云数据抽稀。...BIM建模 首先将获取的点云数据转换为点云项目或点云项目的索引格式插入Revit软件中作为模型建立的真实参照。...比较推荐的软件是天正CAD,可以一边绘制建筑立面和平面,顺便完成模型建设,但是比较粗糙。
标题:三维点云分割综述(中) 作者:Yuxing Xie, Jiaojiao Tian 摘要 在上篇文章中,我们介绍了关于点云的获取方式上的区别,点云的密度,以及各种场景下应用的区别,本篇文章将更加具体的介绍点云分割相关技术...随着更容易获得的真实三维点云,区域增长很快被直接应用于三维空间。这种三维区域生长技术已广泛应用于建筑平面结构的分割[75]、[93]。...然而,对于海量点云,逐点计算非常耗时。为了减少原始点云的数据量,提高计算效率,例如在原始数据中用k-d树进行邻域搜索[147],区域单元是三维区域生长中直接点的替代思想。...它将点云数据集分为K个未标记类。K-means聚类中心不同于区域生长的种子点。在K-means算法中,在每一步迭代过程中,每一个点都要与每一个聚类中心进行比较,当吸收一个新的点时,聚类中心会发生变化。...有关监督方法的更多信息,将在三维点云分割综述(下)文章中介绍。 过度分割、超体素和预分割 为了降低计算成本和噪声带来的负面影响,一种常用的策略是在应用计算量大的算法之前将原始点云过度分割成小区域。
我们知道,随着三维传感器以及相关扫描技术的进步,三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。并且随着深度学习技术的发展,许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。...但是,现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。并且,在稠密的点云数据帧中,如果对所有点云都进行处理,将会带来巨大的计算和内存压力。...针对这种问题,提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是,什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢?这个问题仍然是一个开放的、没有明确答案的问题。...本工作受D2-Net启发,提出了一种新的三维点云关键点定义方式,将其与三维点的特征描述子关联起来,有效的回答了什么是三维点云中的关键点,并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。...正是由于它将关键点的检测定义在三维点云点特征上,因此,在检测关键点时,需要对输入点云的所有点都提取相应的点特征。
这里列举并比较了4个在点云分割任务研究中使用较多的真实场景数据集,如表7所示。...相比较而言,KPConv[70]这一即插即用卷积算子在今后的研究中可作为集成到各种点云任务网络中的首选,如MA-KPC[88],虽然对比结果显示该网络在KPConv[70]上进行的改进性能并没有提升,但其研究重点在于解决点云的旋转不变性问题...4.1 针对特殊点云应用的研究1)不平衡点云数据从第3节不同任务的OA值和mAcc/mIoU值的比较结果可以发现,尽管一些方法[70,76]都取得了显著的总体效果,但它们在类别相对较少的情况下表现仍然有限...3)非刚性物体/变换刚性物体(rigid body)发生的刚性变换是平移和旋转,而相比于刚性物体,非刚性物体(non-rigid body)就是会发生形变(即伸缩、仿射、透射等比较复杂的非刚性变换)的物体...目前在图像中的非刚性物体研究比较广泛[95],因此结合基于点的卷积算子进行非刚性点云物体的局部特征提取和相关任务研究也是一个较为新颖的方向。
表1 弱监督三维点云语义分割方法的框架 2.1 数据输入 本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释,扩展和预处理。需要注意的是,我们关注的是直接输入网络的数据。...Yang等人[21]将原始点云与经过随机点采样的下采样点云相结合,利用点云之间的语义作为监督信号。...2.3 伪标签生成 第3步通常是伪三维标签方法的独有步骤,主要包括基于伪标签的全监督方法和基于伪标签的自训练方法。...3中编制了每种方法在公共数据集上的主要结果,并得出以下结论: · 每种方法选择了不同的监督方法和标注形式,仅仅基于结果本身进行性能比较并不容易。...表3 基准数据集上弱监督语义分割结果的比较 05 结论 本文总结了基于弱监督3D点云语义分割的通用算法框架,并深入讨论了每种方法选择的策略的思路、优点和缺点。
一.点云语义分割 输入原始点云(x,y,z,intensity),得到每个三维点的语义类别。如图所示,不同颜色代表不同类别。 ? ?...我们实现并彻底评估了我们的方法,包括与当前技术状态的几次比较。我们的实验表明,我们的方法优于最先进的方法,同时仍然在一个嵌入式GPU上运行。 主要贡献:1. 准确的点云语义分割,超过其他方法。...我个人认为这个地方比较的不合理,因为其他方法使用其他采样策略的前处理一般是将点云进行随机采样,在网络的中间层使用其他采样策略,这样既能保证实时性又能提高采样的有效性。...然而作者这里直接在10^6大小的点云上比较FPS和随机采样,在这种情况下FPS要耗时200秒,这是不够合理且没太大意义的。 2....manner)将注意力机制用在三维点云语义分割中。
作者:Jingyi Wang, Yu Liu, Hanlin Tan, Maojun Zhang编译:董亚微@一点人工一点智能原文:弱监督三维点云语义分割研究综述随着3D点云数据采集技术和传感器的普及和进步...基于这三个类别,我们进一步分析它们并探索通用的框架,以便在算法层面上细致比较和技术总结现有方法。此外,我们的工作还回顾了最广泛使用的数据集和传感器,并对未来的工作进行了展望。...2.1 数据输入本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释,扩展和预处理。需要注意的是,我们关注的是直接输入网络的数据。...2.3 伪标签生成第3步通常是伪三维标签方法的独有步骤,主要包括基于伪标签的全监督方法和基于伪标签的自训练方法。...,并得出以下结论:· 每种方法选择了不同的监督方法和标注形式,仅仅基于结果本身进行性能比较并不容易。
and Feng Wen Zhejiang University 来源:arxiv 2020 编译:丛阳滋 审核:zhiyong 转载:泡泡机器人SLAM 摘要 由于空间的遮挡与视角的改变,提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题...,不同于大部分基于原始点云数据局部、全局和统计特征对场景进行描述,本文的方法主要依靠语义信息来提高对不同场景的适应性。...首先我们创新地提出了语义图的表达方式,直接保留了原始点云的语义和拓扑信息,随后将场景识别建模为图匹配问题,利用提出的网络计算图间的相似度。...我们利用RangeNet++使用SemanticKITTI的语义标签对数据进行语义分割,再通过聚类获得语义目标,如上图所示,每一个节点由中心点坐标以及语义信息构成; B 图相似度网络 ?
原文链接:点云可以预测未来?波恩大学最新开源:自监督的三维点云预测 德国波恩大学StachnissLab最新工作,基于自监督学习的未来三维点云预测,被CoRL2021录用。论文及代码都已开源!...波恩大学最新开源:自监督的三维点云预测 随着自动驾驶技术的发展和对安全性能要求的提高,大多数无人车会搭载 三维激光雷达,即所谓的 LiDAR,来感知周围的环境。...LiDAR可以生成无人车周围场景的局部三维点云。这些三维点云数据可以被广泛用于众多机器人和自动驾驶任务,例如定位、物体检测、避障、三维重建、场景理解和轨迹预测等等。...右上角展示的是T时刻的当前观测,剩下五幅图像依次展示的是接下来 五个时刻的未来点云。红色显示的是点云真实观测,蓝色显示的是所提方法预测得到的点云观测。...其可以联合估计未来范围图像和对应每个三维点的分数,用以确定多个未来时间步长的三维点的稳定度。
但是对于3D点云,数据正在迅速增长。...大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在...3D点云应用深度学习面临的挑战。首先在神经网络上面临的挑战: (1)非结构化数据(无网格):点云是分布在空间中的XYZ点。 没有结构化的网格来帮助CNN滤波器。...(2)不变性排列:点云本质上是一长串点(nx3矩阵,其中n是点数)。 在几何上,点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式,例如, 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。 如下图所示: ?...(3)点云数量上的变化:在图像中,像素的数量是一个给定的常数,取决于相机。 然而,点云的数量可能会有很大的变化,这取决于各种传感器。
| 王豫 编辑 | 赵晏浠 论文题目 LION: Latent Point Diffusion Models for 3D Shape Generation 论文摘要 去噪扩散模型(DDMs)在三维点云合成中取得了很好的效果...为此,作者引入层次潜点扩散模型(LION)来生成三维形状。LION被设置为具有层次潜空间的变分自编码器(VAE),该潜空间结合了全局形状潜表示和点结构潜空间。...与直接在点云上操作的ddm相比,分层的VAE方法提高了性能,而点结构的隐藏层仍然非常适合基于DDM的建模。在实验上,LION在多个ShapeNet基准上实现了最先进的生成性能。
VLFEAT库 检测和匹配 SIFT 关键点 kp1,kp2,matches 2. 关键点坐标齐次化:(x,y,1) 3....将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点,2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。...在图中画出匹配关系图(内点) 5....warped_img1 (ch, cw )中 根据偏移量off 确定 左图img1 的映射位置 调用imagewarping.cpp,将matlab 中的变量传入c++ 函数,二维数组变成按列排列的一维数组指针,三维数组...遗留问题: 将关键点匹配对内点代入A 矩阵时,符号有点问题 (vgg_H_from_x_lin.m) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
摘要 本文研究三维点云的标记问题。介绍了一种基于三维卷积神经网络的点云标记方法。我们的方法最大限度地减少了标记问题的先验知识,并且不像大多数以前的方法那样需要分割步骤或手工制作的特征。...提出了一种基于三维CNN的人体动作识别方法[7]。对于三维点云,Maturana和Schererappied 3D-CNN用于从激光雷达点云探测着陆区域[8]。...四 体素化 我们通过以下过程将点云转化为三维体素。我们首先计算全点云的边界框。然后,我们描述了如果选择点云的中心点,如何保持局部体素化。...表1 两个三维卷积层中不同核数的比较 D.定性结果 图5显示了我们的方法在渥太华市大面积区域的标记结果。...这些点按O(nlogn)时间内的坐标排序,这样标签就可以在o(n)时间内进行比较,其中n是点的数量。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解,PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络,它很好地体现了输入点云的序列不变性。...相关工作 点云特征 点云的大多数现有特征都是针对特定任务人工完成的。...基于特征的 DNN: [6,8]首先通过提取传统形状特征将三维数据转换为矢量,然后使用全连接的网络对形状进行分类。我们认为这种方法受到提取特征表示能力的限制。...无序集的深度学习 从数据结构的角度来看,点云是一组无序的向量。...01 联合对齐网络 点云的语义标注必须是不变的,如果点云经历某 些几何变换,如刚性变换。因此,我们期望我们的点集的学习表示对这些转换是不变的。
三维点云在计算机视觉、自动驾驶、增强现实、智慧城市、虚拟现实等领域得到了广泛的应用。而高压缩比、低损耗的三维点云压缩方法是提高数据传输效率的关键。...相关工作 使用深度学习进行三维点云几何压缩要做的事情也就两项:点云表示学习以及点云数据压缩。点云表示学习在这里起到了一个预处理的作用,把数据预处理后能够更方便地压缩。 1....点云表示学习 大多数处理点云的神经网络都是基于体素模型,把原始模型分割成三维的规则体素,就像把 MineCraft 中的建筑拆解成一个个方块,可以让我们更方便地处理体素模型。...② Kd-Network 处理基于 kd-树的点云,降低空间复杂度。也有作品将三维点云模型描述为多视图图像,但是,转换为图像集合可能会破坏三维模型的空间特征。...⑤ Panos 等人在卷积层和全连通层上构建了一个自动编码器来学习无序点云的表示。他们将几种不同的基于自编码器的 GANs训练成生成网络,并比较它们的生成能力。
转载自:泡泡机器人SLAM原文:ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析标题:Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation作者...这些相邻帧提供了补充信息,在场景坐标系中累积时,会产生更密集的采样和更完整的三维场景覆盖。然而,扫描的场景通常包含移动的物体。仅通过补偿扫描仪的运动无法正确对齐这些移动物体上的点。...此外,累积的点云也有利于表面重建等高级任务。...02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影,本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法,消除了累积点云中移动物体的伪影,这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。...最终,移动的物体的运动流由其与传感器的相对运动决定,而三维街景和静止物体的运动流则由传感器自身运动估计决定。将运动流估计应用到相关点云上则可以累积获得对齐的多帧点云。
激光雷达传感器可以提供周围环境的三维点云数据。然而,三维点云的实时检测需要强大的算法来实现。...在我们的研究中,相机获取的图像数据可以通过YOLO算法进行实时二维目标检测,然后将检测到的图像上的包围盒进行变换,该变换的功能是映射到Lidar的点云数据进行三维目标检测。...通过比较三维点云传来的二维坐标是否在物体边界框内,可以在GPU中实现高速的三维物体识别功能。在点云上进行k-means聚类,提高了聚类的精度和精度。该检测方法的速度比PointNet快。...因为点云是三维且无序的,并且他们不平滑。此外,需要适用于图像神经网络算法也对点云来说是不适用的。...●总结 本文的研究结论如下: 1.采用的方法是将三维点云直接转换为二维图像数据,从二维Boundingbox的识别到三维点云的渲染。由于采用了YOLO算法,实时性很强,并且采用了无监督聚类。
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