为了解决ICP通道中的局部最优和其他困难，我们提出了一种基于学习的方法，名为“深度最近点”（DCP），其灵感来自计算机视觉和自然语言处理的最新技术。我们的模型由三部分组成：点云特征提取网络、基于注意力的点云匹配预测，以及可微奇异值分解（SVD）层用来提取最终的刚性变换。我们在 ModelNet40 数据集上端到端地...
为了解决ICP通道中的局部最优和其他困难,我们提出了一种基于学习的方法,名为“深度最近点”(DCP),其灵感来自计算机视觉和自然语言处理的最新技术。我们的模型由三部分组成:点云特征提取网络、基于注意力的点云匹配预测,以及可微奇异值分解(SVD)层用来提取最终的刚性变换。 我们在 ModelNet40 数据集上端到端地训练我...
为了解决ICP通道中的局部最优和其他困难,我们提出了一种基于学习的方法,名为“深度最近点”(DCP),其灵感来自计算机视觉和自然语言处理的最新技术。我们的模型由三部分组成:点云特征提取网络、基于注意力的点云匹配预测,以及可微奇异值分解(SVD)层用来提取最终的刚性变换。 我们在 ModelNet40 数据集上端到端地训练我...
因此,研究基于深度学习的点云配准算法具有极为重要的意义。 二、基于深度学习的点云配准算法 1、PointNet PointNet是一种近年来较为流行的点云处理框架,它可以对点云进行全局设计,从而可以直接对点云进行处理,而无需对点云进行特征设计和特征提取。在点云配准方面,PointNet可以通过对两个点云进行输入,从而获得两个...
点云配准是计算机视觉与模式识别中的一个重要问题,它已经被广泛地应用于三维重建、机器人定位与导航和无人驾驶等领域。它的目的是求解两个点云之间的一种几何变换,通过几何变换实现两个点云在空间上的对齐。最近,随着深度学习的进一步发展,3D计算机视觉成为了一个新兴的研究热点,而基于深度学习的配准算法研究也获得了...
欢迎加入【3D视觉工坊】交流群,方向涉及3D视觉、计算机视觉、深度学习、vSLAM、激光SLAM、立体视觉、自动驾驶、点云处理、三维重建、多视图几何、结构光、多传感器融合、VR/AR、学术交流、求职交流等。工坊致力于干货输出,为3D领域贡献自己的力量!欢迎大家一起交流成长~ ...
一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法说明:本发明公开了一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法,克服了
1 .一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法,其特 征在于,包括: S1、所有深度相机同时分别拍摄RGB图 和深度图 ; S2、根据各个RGB和深度图 ,分别合成PCD点云图 ; S3、使用目标检测算法分别找到RGB中的所有标定物; S4、分别找到RGB中的所有对称中心作为RGB关键点; S5、将RGB关键点映...
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1.本发明属于计算机视觉与摄像机标定的技术领域,具体涉及一种基于深度学习的目标检测算法和点云配准算法的深度相机外参标定方法。 背景技术: 2.多相机的外参标定一直是计算机进入三维视觉的门槛,使用单个相机会存在较大的盲区,近年来,多相机的组合逐渐成为研究的热点,其外参的标定急需提出精度更高、成功率更高、更低成...