整个操作也很直观,把每个点云数据透过相机内外参数投影到图像座标中,在将图像中的语意分割分类的分数加到改点上。 实验结果: 思考: 1.上色方法 本文是将每个点都投影到语意分割图中,去建立上色关系,若以目标检测框架,将检测出的目标以Frustum的方式去做染色, 或许可以节省很多背景点上色的计算(毕竟大部分都是背景...
资料显示,WIMI微美全息研究的基于融合图卷积网络的图像融合点云语义分割技术是一种创新的解决方案,它能够更有效地利用图像和点云等多模态数据,提高语义分割的准确性和效率,有望推动机器视觉、人工智能、摄影测量、遥感等多个领域的发展,为未来的语义分割研究提供新的思路和方法。 基于融合图卷积网络的图像融合点云语义...
比如PointPainting。PointPainting是工业界发表的一篇多模态3D物体目标检测Paper,在文中作者提出了一种图像与点云的新型融合方案。 2.核心思路 上面我们已经提到多模态经常会遇到1+1<1的尴尬局面,然后作者就想我们可不可以通过让输入信息更加“丰富”的方法来发挥多模态的优势,因为作者认为更“丰富”的输入信息至少应该...
传统的区域生长点云分割算法经常因种子点选取不当或者生长策略设计不当使分割结果出现欠分割或过分割现象.针对以上问题,本文借助图像提取出目标点云边缘,根据边缘性质设计出相关生长策略,最后以边缘点为种子点进行区域生长.(3)融合图像质心的聚类点云分割算法.传统的聚类点云分割算法经常因类别数量定义不当,聚类中心选择...
本发明涉及一种基于3D点云数据和2D图像数据融合匹配语义分割方法,属于图像处理技术领域。本方法包括以下步骤:利用融合多尺度融合的注意力机制的2D图像网络和3D点云网络分别对2D图片和3D点云提取特征图,利用特征融合模块得到3D对2D特征图的投影得到的稀疏‑密集的特征采样的结果,再利用对S1得到的结果通过通道拼接的方式...