简介:点云分割是计算机视觉中的一个重要任务,特别是在三维数据处理和分析中。点云数据是由大量三维点构成的集合,每个点包含空间坐标(x, y, z),有时还包含其他信息如颜色和法向量。点云分割的目标是将点云数据分割成有意义的部分,例如物体或地形的不同区域。 点云分割是计算机视觉中的一个重要任务,特别是在三维...
点云和图像不一样,其不存在像素邻接关系。所以,超体聚类之前,必须以八叉树对点云进行划分,获得不同点团之间的邻接关系。与图像相似点云的邻接关系也有很多,如面邻接,线邻接,点邻接。其具体解释如下图: 基于超体聚类的点云分割,使用点邻接(蓝色)作为相邻判据。 2.超体聚类的实现步骤 举个简单的例子来体会下超体...
图6 PCT点云分割原理 为了更好地捕获点云中的local context,作者在最远点采样和最近邻居搜索的支持下增强了输入嵌入,同时Transformer在点云分割领域的成功,也逐渐打通了NLP、图像、点云等不同领域的壁垒,对于“模型大一统”具有重要意义。PCT点云分割与其他分割算法的对比如图7所示,大量的实验表明,PCT在形状分类,part...
点云分割(Point Cloud Segmentation)旨在将无序三维点云数据划分为具有语义或几何一致性的子集,是三维场景理解的核心任务之一。其方法体系可划分为传统几何驱动方法与深度学习驱动方法两大类,具体分类及原理如下: 一、传统几何驱动方法 基于点云局部几何特征或全局拓扑结构进行分割,适用于结构化场景或低噪声数据。 1、...
图4 PointNet++分割结果 PCT应用Transformer进行点云分割的具体原理如图6所示,其中星号代表Transformer的查询向量,黄色到蓝色代表注意力权重逐渐增加,最后一列代表分割结果。 图6 PCT点云分割原理 为了更好地捕获点云中的local context,作者在最远点采样和最近邻居搜索的支持下增强了输入嵌入,同时Transformer在点云分割领域...
PointConv是一种在非均匀采样下对3D点云进行卷积的运算,可以用来构建深度卷积网络,其将卷积核视为由权重函数和密度函数组成的三维点的局部坐标的非线性函数。对于给定的点,使用多层感知器网络和密度函数通过核密度估计来学习权重函数。为了更有效地计算权函数,还提出了一种新的改进方案,让其能够大幅扩展网络并显著提高...
简介:华中科技大学研究团队提出了一种名为UniSeg3D的创新算法,该算法通过一次推理即可完成六大3D点云分割任务(全景、语义、实例、交互式、指代和开放词汇分割),并基于Transformer架构实现任务间知识共享与互惠。实验表明,UniSeg3D在多个基准数据集上超越现有SOTA方法,为3D场景理解提供了全新统一框架。然而,模型较大可能限...
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。 一.面临挑战 一:点云的无序性:点云的输入是无序的,点云顺序的变化不应影响结果。目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。
1. 多任务统一：当前的3D点云分割方法通常为单一任务设计，不同于现有的研究工作，UniSeg3D通过一次推理能够支持六种3D点云分割任务；2. 性能优异：通过建立任务间的显式关联，UniSeg3D在全景分割、语义分割、实例分割、交互式分割、参考分割和开放词汇语义分割六个任务中均展现出SOTA性能；3. 可扩展性：采用query...