视觉SLAM——特征点法 一个完整的SLAM系统分为前端和后端,前端也就是我们所说的视觉里程计,它是来根据相邻图片来估计相机之间的运动。视觉里程计的算法主要分为两大类别: 特征点法和直接法。本次记录了特征点… 木易 深入浅出:为你解读轻量级视觉模型 LSNet 论文 第一部分:基础知识铺垫 —— 计算机视觉的核心概念在深入了解 LSNe
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...
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...
主要贡献如下:1)提出了一个稳健点云的端到端模型处理,PointASNL,可以有效缓解影响离群值或噪声;2)与建议的自适应采样(AS)模块,点ASNL可自适应调整初始采样点的坐标,使更适合具有内在几何的特征学习并且对于噪声异常更为稳健;3)进一步设计在所提出的局部非局部(L-NL)模块中加入了一个点非局部单元,增强了点局部...
CVPR 2022:利用 CLIP 高效处理三维点云_GarfieldCVPR 2022: PointCLIP: Point Cloud Understanding by CLIP1. 论文信息 标题:PointCLIP: Point Cloud Understanding by CLIP作者:Renrui Zhang, Ziyu Guo, Wei Zhang, Kunchang Li, Xupeng Miao, Bin Cui, Yu Qiao, Peng Gao, Hongsheng Li...
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...
PointAugment是第一个用于3D点云分类并且综合分类器和数据增强器的网络框架。首先,PointAugment是一个端到端的网络结构,它联合优化数据增强器和分类器,数据增强器可以得到分类器的反馈结果,从而可以训练学习生成更适合分类器的数据。其次,PointAugment的增强器具有样本感知功能,可以通过对点云样本进行形状上的变换和点上的...
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(如ImageNet)中,通常会有一个清晰的全局图像主体(图1)。因此,Image...
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模型,...
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