一、大场景三维点云语义分割的挑战 大场景三维点云语义分割面临着许多挑战,如数据量大、计算效率低、噪声干扰等。此外,由于点云数据的无序性和不规则性,使得特征提取和分割模型的构建变得尤为困难。 二、主要技术与方法 数据预处理:数据预处理是点云语义分割的第一步,主要包括去噪、滤波、配准等技术,旨在提高点云...
本文将无监督3D语义分割作为一个3D特征学习和聚类的问题来处理。如图2所示,首先将点云输入backbone提取逐点feature;然后依靠几何构建initial superpoints,获取superpoint features;superpoints会进一步合并成为语义基元,根据语义基元产生pseudo labels用于训练backbone。在此过程中,随着训练的进行,backbone输出的特征具备的语义信息...
摘要 本发明公开一种基于视觉大模型的交互式桥梁点云语义分割方法,包括以下步骤:1)将桥梁点云数据投影为N张RGB图像序列,记录桥梁点云数据与图像像素之间的投影关系;2)对RGB图像序列进行分割,获得对应的分割掩码序列;3)按照投影关系将RGB图像序列回溯至三维空间,并提取每张图像对应的三维点云索引,得到N个三维点云分割...
大场景三维点云语义分割模型 基于2D的方法 SqueezeSeg系列 一、简介 二、核心思路总结 三、要点分析 四、总结 VIASEG: VISUAL INFORMATION ASSISTED LIGHTWEIGHT POINT CLOUD SEGMENTATION 1. 简介 2. 主要内容 3. 主要方法 4. 实验结果 LU-Net: 1. 简介 2. 主要贡献 3. 主要方法步骤 4. 实... 查看原文 ...
针对这一问题,我们在最新的CVPR论文中提出了一种全新的无监督三维点云语义分割方法 GrowSP。我们的方法利用superpoints以及渐进式扩张superpoints的方式实现了在3D场景中自动发掘语义信息。实验结果表明,我们的方法在多个三维点云数据集上取得了令人印象深刻的性能,且无需任何人工监督信号或者预训练模型等。