点云语义分割是一种基于深度学习的三维数据处理技术,旨在将点云数据划分为具有不同语义标签的区域。通过对点云内部的空间几何结构和形状信息进行分析,该模型能够将三维场景中的不同物体和表面类型进行自动识别和分类。 点云语义分割模型通常采用深度神经网络作为核心处理单元。这种网络结构可以自动从原始点云数据中提取有效...
使用RGB图像来增强点云分割，并且将点云转换为体素、Range图像等多模态数据来做进一步增强，效果非常好。
可应用于计算资源有限或者内存有限的应用场景,是一个大型跨平台开源 C++ 编程库,它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构,其基于以下第三方库:Boost、Eigen、FLANN、VTK、CUDA、OpenNI、Qhull,实现点云相关的获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等操作,非常方便移动端开发。 V...
具体来说，PointLLM能够根据Prompt处理彩色点云信息，利用LLM的点云编码器来有效融合几何、外观和语言信息...
点云;深度学习;图卷积神经网络; 差异性池化函数;分类分割;联合特征 深度网络用于3维点云数据的分类分割任务时,精度与模型在全局和局部特征上的描述能力密切相关。现有的特征提取网络,往往将全局特征和不同尺度下的局部特征相结合,忽略了点与点之间的结构信息和位置关系。
作为一项重要的3D感知任务,对车载LiDAR传感器捕获的周围点进行精确分割是保证自动驾驶车辆安全运行的关键[92,94,81]。然而,现有的点云分割模型严重依赖于用于训练的大型带注释的数据集,由于点云标记的劳动密集型性质,这带来了挑战[2,95]。为了...
对于点云分割任务,我们需要将局部很全局信息结合起来。 这里,作者将经过特征变换后的信息称作局部信息,它们是与每一个点紧密相关的;我们将局部信息和全局信息简单地连接起来,就得到用于分割的全部信息。 理论分析 除了模型的介绍,作者还引入了两个相关的定理: ...
文章接着详细介绍了基于点的方法下的先进语义分割技术，包括PointNet、PointNet++、RandLA-Net、PointCNN、Recurrent Slice Networks和DGCNN。每种模型都有其独特优势：PointNet 直接利用输入点云的排列不变性，通过多层感知器网络和最大池函数的组合近似通用函数。通过T-net架构预测仿射变换矩阵，优化特征变换。
这样一来,研究团队就能够得到成对的3D点云-⾃然语⾔,这一把直接解决了人工标注的问题。 PLA用得到的“3D点云-⾃然语⾔”对和已有的数据集监督来让3D模型理解检测和分割问题定义。 具体来说,就是利⽤对⽐学习来拉近每对3D点云-⾃然语⾔在特征空间的距离,并推远不匹配的3D点云和⾃然语⾔描...
零跑汽车申请点云语义分割模型专利，使得到的点云语义分割结果更为准确 金融界2024年4月16日消息，据国家知识产权局公告，浙江零跑科技股份有限公司申请一项名为“点云语义分割模型训练方法、语义分割方法、终端及介质“，公开号CN117893746A，申请日期为2023年12月。专利摘要显示，本申请公开了点云语义分割模型训练方法...