香港中文大学深圳深度比特实验室提出了一种基于二维图像先验辅助的激光雷达点云语义分割 (2dpass)。不同于先前的多模态方法(训练和推理阶段均需要成对的图像和点云数据作为输入),该方法仅在训练阶段利用额外的图像数据,从相机数据中获取更...
从二维到三维的转变!计算机博士精讲3D点云算法从入门到实战点云分割、点云补全、点 配套课件代码以及200G人工智能资料
C:从点云中分割出头、眼、体、鳍,然后用于后续的关键点识别和形态表型提取。 形态表型提取: 基于语义分割结果,根据鱼体点云上的相对位置识别鱼体上的关键点。在鱼点云上获得了 18 个关键点(图 5A)。 图5 关键点识别和表型提取 A:根据直接在鱼点云背景平面上估计的关键点之间的距离确定的主要 2D 表型。 B...
这篇论文提出了一个名为G2L-Net的实时6D目标姿态估计框架,包含三个部分:首先通过二维检测从RGB-D图像中提取粗粒度目标点云;然后将粗粒度目标点云加入到迁移定位网络中进行三维分割和目标迁移预测;最后通过预测得到的分割和平移信息,将细粒度目标点云转化为局部正则坐标,用于训练旋转定位网络来估计初始目标旋转。在第...
本发明涉及一种激光点云分割方法,尤其是一种基于线性区域生长的二维激光点云序列实时分割方法。 背景技术: 车载激光扫描系统能够在高速移动状态下获取道路以及道路两侧建筑物、树木等地物表面的精确三维信息,已成为空间数据快速获取的一种重要手段,被广泛应用于数字城市、基础测绘、城市规划、交通、环保等领域。
香港中文大学深圳深度比特实验室提出了一种基于二维图像先验辅助的激光雷达点云语义分割 (2DPASS)。不同于先前的多模态方法(训练和推理阶段均需要成对的图像和点云数据作为输入),该方法仅在训练阶段利用额外的图像数据,从相机数据中获取更丰富的语义和结构信息,并将其提炼蒸馏至三维语义分割网络中。在测试阶段,该方法...
从二维到三维的转变!计算机博士精讲3D点云算法从入门到实战点云分割、点云补全、点 配套课件代码以及200G人工智能资料
香港中文大学深圳 深度比特实验室 提出了一种基于二维图像先验辅助的激光雷达点云语义分割 (2DPASS)。不同于先前的多模态方法(训练和推理阶段均需要成对的图像和点云数据作为输入),该方法仅在训练阶段利用额外的图像数据,从相机数据中获取更丰富的语义和结构信息,并将其提炼蒸馏至三维语义分割网络中。在测试阶段,该...
3DPhenoFish从3D点云数据中提取鱼的形态表型。以下几点描述了以3Dphenofish集成的主要数据分析管道步骤: 1. 数据采集:此步骤使用工业3D扫描仪来获取OBJ或PCD文件作为3Dphenofish的输入。 2. 数据预处理:此步骤删除背景和离群值。 3. 语义分割:这一步进行鱼头、鱼身和鱼鳍的分割。