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这也是业界最早在3D计算机视觉领域,进行神经网络结构自动搜索的工作之一,SPVNAS在极具挑战的室外场景雷达点云语义分割任务上,完胜该领域此前的设计,在自动驾驶的权威评测榜SemanticKITTI 上,更是位列单帧3D场景语义分割榜首。 针对点云数据的处理计算,刘志健博士等人还开源了一个高性能神经网络加速库TorchSparse。该库...
原子探针层析技术(APT)作为一种逐个原子的表征技术,以其优异的元素灵敏度和亚纳米级别的空间分辨率而闻名。然而,由于APT技术本身的限制,识别细微结构的场景是有限的,APT本质上是识别这些细微结构附近的元素偏聚。在这里,我们提出了一种3D深度学习方法(AtomNet),用于处理APT独特的点云数据结构,同时考虑成分和结构信息,在...
具体而言,作者团队训练了一个set transformer,输入光线和光线邻域内的少量点云,网络预测出光线和点云表示的潜在表面之间的交点、表面法向、材质权重,这些信息可以用于得到该条光线的颜色。 将光线与点云求交问题局部化,即只输入光线邻域内的点云子集来预测交点,使得Pointersect仅仅在48个Mesh上进行训练即可泛化到从未见...
基于莫顿编码的点云神经网络混合精度量化硬件加速器在自动驾驶、虚拟现实等领域具有广阔的应用前景。在自动驾驶中,可加速计算机视觉、传感器数据融合和路径规划等任务,提供实时的高性能计算支持;在虚拟现实中,可实现更流畅、逼真的虚拟现实体验。 五、结论 基于莫顿编码的点云神经网络混合精度量化硬件加速器设计,通过算法与...
上海交通大学以点云神经网络加速器相关成果获“DATE 2023”最佳论文奖 集微网消息，近日， 电子设计自动化领域会议DATE 2023（Design, Automation and Test in Europe，欧洲设计自动化与测试会议）在比利时召开。上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系先进体系结构实验室团队成员参加会议，凭借点云神经网络...
(1)点云:由N NN个D DD维的点组成,当这个D = 3 D=3D=3的时候一般代表着( x , y , z ) (x,y,z)(x,y,z)的坐标,当然也可以包括一些法向量、强度等别的特征。这是今天主要讲述的数据类型。 (2)Mesh:由三角面片和正方形面片组成。 (3)体素:由三维栅格将物体用0和1表征。
这是点云数据处理中一个偏应用层面的问题,简单说来就是Hausdorff距离常被用来进行深度图的目标识别和检索,现在很多三维人脸识别都是采用这种技术。 8、变化检测 当无序点云在连续变化中,八叉树算法常常被用于检测变化,这种算法需要和关键点提取技术结合起来,八叉树算法也算是经典中的经典了。
系统标签: 加速器 点云 神经 缓存 网络 硬件 集成电路工程学院(系、所)电子与信息工程学院朱明程教授分类号TN47学校代码10590公开分类号TN47学校代码10590公开深圳大学硕士学位论文高单位缓存性能的点云神经网络硬件加速器设计伴随着3D视觉时代的到来,衍生了各种形式的3D卷积神经网络框架,并开始广泛地应用到生活当中。
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