UMERegRobust:3D点云配准全新框架!所有数据集全SOTA! 下面一起来阅读一下这项工作~ 1. 论文信息 标题:UMERegRobust -- Universal Manifold Embedding Compatible Features for Robust Point Cloud Registration 作者:Yuval Haitman, Amit Efraim, Joseph M. Francos 机构:Ben-Gurion University 原文链接:arxiv.org/...
为了促进视觉功能可供性在真实场景中的研究，来自华南理工大学等机构的研究者提出了基于 3D 点云数据的功能可供性数据集 3D AffordanceNet，该数据集基于现有的大型 3D 点云分割数据集 PartNet，通过一个 3D GUI 标注工具，引导标注者在预先定义好的功能类别上进行数据标注，并利用标签传播算法将标注者的标注扩散到整个...
我项目的下一步是开始开发一个系统,使用 LiDAR点云检测和跟踪 3D 对象。 应用程序多种多样,但包括检测固定物体(建筑物、交通标志等)以创建 3D 地图,以及检测移动物体(行人、汽车等)以避免碰撞。 在开发上述任何应用程序之前,我首先需要学习如何有效地将点云数据加载到 TensorFlow(我用于深度学习的工具)中。 目前,...
高精度、高分辨率的 3D 点云数据集可以促进产业升级和创新,推动 3D 打印、动画制作、虚拟现实等新兴领域的发展。 数据堂自有数据集的“智能驾驶数据解决方案”中掌握着驾乘人群的行为数据,不仅包含驾驶员行为标注数据 50 种动态手势识别数据,103282 张驾驶员行为标注数据等,还包 1300 万组人机对话交互文本数据,245 ...
链接:点云分类:https://graphics.cs.msu.ru/en/node/922 2. Semantic3D 大规模点云分类基准,它提供了一个带有大标签的自然场景的3D点云数据集,总计超过40亿个点,8个类别标签。并且还涵盖了多种多样的城市场景。 该数据集是一个大型户外数据集,使用地面激光扫描仪获得,总共包含 40亿个点。数据集包含了各种城...
然而该研究的研究者发现 3D 点云的失真与 2D 图像有根本的不同，原因在于点云数据结构更加灵活且不规则，例如，一个点云内点的数量是可以改变的，同时 3D 点云位置的改变也很容易影响语义信息。研究者提出 3 点构建 ModelNet40-C 的原则：1) 语义不变性、2) 失真切实性、3) 失真多样性来保证数据集的质量。
"modelnet40_train.txt":记录着训练集的点云数据,共9843个点云数据; 以类别命名的文件夹:保存着本类别的所有点云数据。 例如,"airplane"文件夹保存着所有类别为"飞机"的点云数据(txt格式),如下图所示: 点云数据(txt格式) 每一个点云数据(txt格式)表示一个具体的类别对象,点云数据由很多的点组成,在ModelNe...
数据集说明 此数据集为自动驾驶感知3D点云检测数据集,包含10万帧已标注的3D点云数据。lidar_split.tar.gz.* 内为lidar 点云数据, 文件格式为frame_name.bin;label.tar.gz为相应帧的标签数据, 文件格式为txt. 标签数据每一行代表一个障碍物标注, 格式为[cls_name, x, y, z, w, h, l, rx, ry, rz...
图1:Building3D数据集中最大的城市Talinn以及建筑物和房屋点云,mesh和线框模型。 总览 为了促进测绘领域实景三维重建的发展,我们提出了Building3D(Building3D: An Urban-Scale Dataset and Benchmarks for Learning Roof Structures from Point Clouds),一个高质量的基于航空点云的房屋建模数据集。本数据集有三个主要...
自动驾驶领域的3D点云数据集深入研究与分享，「小马数据」系列二聚焦于2D与3D融合标注。此方法旨在结合2D视觉数据与3D位置数据，以提供更精确的标注，帮助自动驾驶系统准确理解周围环境。在自动驾驶汽车中，2D视觉数据用于捕获车辆周围物理环境的图像，而雷达系统则提供3D精准目标定位，激光雷达生成的点云数据...