同样,也有多项研究探索了深度迁移学习在三维点云(3DPC)应用中的潜力,以应对上述挑战。这为我们提供了一个机会,来撰写第一篇综述文章,全面考察基于深度迁移学习的方法在推动我们对三维场景(如三维点云分割、三维物体检测、三维物体分类、三维点云配准等)理解方面的贡献。例如,深度迁移学习已被证明在多个方面有效,包括(...
国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述,是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文,包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等,并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读,帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。也提供了现有...
3D点云分割是将点云分类为不同同质区域的过程,使得同一孤立且有意义的区域中的点具有相似的属性。 由于高冗余、采样密度不均匀以及点云数据缺乏明确的结构,3D 分割是一项具有挑战性的任务。 将点云分割为前景和背景是处理 3D 点云的基本步骤。 人们可以精确地确定 3D 数据中对象的形状、大小和其他属性。 然而,分...
其通过三线性插值将从3D FCN获得的粗体素预测上采样到原始3D点云空间分辨率。对于固定分辨率的体素,计算复杂度随场景比例的增加而线性增长。大体素可以降低大规模场景解析的计算成本。Liu等人[84]介绍了一种称为3DCNN-DQN-RNN的新型网络。与2D语义分割中的滑动窗口一样,该网络在3D-CNN和deep Q-Network(DQN)的控制...
第二部分介绍基于点云的传统的分割方法。三维点云分割综述(中) 第三部分介绍基于深度学习的语义分割方法。 摘要 点云语义分割(PCSS)的过程类似于基于聚类的PCS。但与非语义分割的PCS方法相比,PCSS会为每个点生成语义信息,并且不仅限于聚类方式(无监督学习)。因此,PCSS通常通过有监督的学习方法来实现,包括常规的有监督...
近来,点云上的深度学习更加蓬勃发展,众多的方法正在提出解决这一领域的不同问题。为了激励未来的研究,本文对点云深度学习方法的最新进展进行了全面综述。它涵盖了三大任务,包括3D形状分类、3D物体检测和跟踪,以及3D点云分割。它还介绍了几个公开数据集的比较结果。以及深刻的观察和启发未来的研究方向。
PointNet是由斯坦福大学的Charles R. Qi等人在《PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》一文中提出的模型,它可以直接对点云进行处理的,对输入点云中的每一个点,学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任...
3D LiDAR语义分割是一项至关重要的任务,广泛应用于自动驾驶和机器人技术等领域。近年来,3DLiDAR语义分割的研究取得了长足的发展,特别是在深度学习策略方面。然而,这些研究通常严重依赖大量的精细注释数据,而逐点3D LiDAR数据集却极其不足且标记昂贵。由于缺乏训练数据而导致的性能限制称为数据饥饿效应。本文旨在探讨我们...
为了提取点云视频的局部时空特征,输入数据首先由一组时空局部区域表示。然后使用点云 4D 卷积编码每个局部区域的特征。之后引入Transformer 编码器,通过捕获整个视频的远程关系来接收和整合局部区域的特征。P4Transformer 已成功应用于点云的 3D 动作识别和 4D 语义分割任务。在许多基准测试上(例如,3D动作识别数据集 MSR...
PointNet 是由 Charles R. Qi 等人在《PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》中提出，其主要特点是可以直接处理点云数据，通过学习每个点的空间编码，进而得到全局点云特征，适用于点云分类和分割任务。然而，PointNet 在提取局部特征的能力上有所欠缺，限制了其...