原始点云数据通过三维传感器采集或重建算法,不可避免地会包含异常点或噪声。本文提出了一种新的端到端的点云处理网络PointASNL,它能有效地处理带有噪声的点云。该方法的关键部分是自适应采样(AS)模块。它首先从最远点采样(FPS)开始对初始采样点周围的邻域重新加权,然后自适应地调整整个点云之外的采样点。AS模块不...
原文链接:CVPR 2024|3D视觉相关论文汇总 0)三维重建 3DFIRES: Few Image 3D REconstruction for Scenes with Hidden Surface Paper:arxiv.org/abs/2403.0876 BiTT: Bi-directional Texture Reconstruction of Interacting Two Hands from a Single Image Paper:arxiv.org/abs/2403.0826 Bayesian Diffusion Models for 3D...
在AS模块中,首先从原始点云中随机选择一组采样点,然后通过自适应采样策略调整采样点的位置,以便更好地捕获点云的内在几何特征。 具体来说,AS模块使用可微分的采样策略,通过最小化采样点之间的距离和最大化采样点与原始点云之间的距离来调整采样点的位置。在L-NL模块中,首先使用k-最近邻算法查询每个采样点的局部...
然而,ImageNet分类和医学图像诊断在数据特性和任务规模上有明显差异。 首先,许多医学成像任务始于感兴趣的身体区域的大型图像,并利用局部纹理变化来识别病理。例如,在视网膜眼底图像中,小的红色“点”是微血管瘤和糖尿病视网膜病变的指示标志,而在胸部X光片上,局部白色浓密斑块是肺实变和肺炎的迹象。而在自然图像数据集...
本文提出了一种名为xMUDA的交叉模型，主要探索怎样通过2D图像和3D点云的多模态数据学习3D语义分割模型。融合两种不同维度的数据是很有挑战的，并且很可能因为两种数据的空间偏移不同而受到影响。在xMUDA中，为防止较强的模型因为较弱模型的影响而出现预测错误，使用模式互相学习互相影响，并脱离目标分割。本文基于xMUDA...
我们提出了一个针对点云处理的网络架构,这个架构能直接处理表示为高维格中的一组稀疏样本的点云。简单的将卷积应用在这个点阵架构会因为计算量大和占用内存高导致较差的效果。因此我们的网络使用稀疏双边卷积层(sparse bilateral convolutional layers)来充当构建模块,这些层通过使用索引结构,仅将卷积应用在被占据的点阵来...
PointNet是第一个可以直接处理原始三维点云的深度神经网络,这种新颖的网络设计可以直接对原始点云进行处理,进而完成高层次的点云分类和语义分割的任务,而且完全依赖于数据。从实验验证的结果来看,其效果和当前最好的结果具有可比性,在一些方面甚至超过了state-of-the-art,值得进一步挖掘和研究。
开源| CVPR2020 | 3DSmoothNet完整的3D点云匹配算法,平均召回率达到94.3%,标准PC可以达到实时处理 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.06879 代码:https://github.com/zgojcic/3DSmoothNet.git 来源:苏黎世联邦理工学院 论文名称:The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities...
git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 arioucorrect typo + use relative path for datas...3eae0d55年前 48 次提交 提交 utils correct typo + use relative path for dataset (issue #5) ...
而随着 3D 传感技术的快速发展,对处理 3D 点云数据的需求不断增长,催生了许多具有更好的深度模型。但与基于网格的二维图像数据不同,三维点云具有空间稀疏性和不规则分布的特点,阻碍了二维深度模型的直接转移。 此外,新捕获的大规模点云数据中包含大量对训练过的分类器来说 “unseen” 类别的对象。由于...