一、《Deep Learning Based 3D Segmentation: A Survey》 PDF:https://arxiv.org/pdf/2103.05423 覆盖180篇文章,前面章节介绍了常用的数据集以及评价指标,然后从语义分割、实例分割和部件分割三部分展开,分别给出了对应的文献以及关键贡献点。 1.1 常用的公开数据集: ...
第一篇是23年的《Deep Learning Based 3D Segmentation: A Survey》,第二篇是19年的《Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey》。第二篇主要是点云方面的文章,第一篇更加广泛全面,这里重点介绍第一篇。 一、《Deep Learning Based 3D Segmentation: A Survey》 PDF:https://arxiv.org/pdf/2103.05423 ...
From: [202103]Deep Learning based 3D Segmentation: A Survey 以下为正文内容: 近年来,随着3D数据采集技术和人工智能的发展,基于深度学习的点云处理受到越来越多的关注,包括三维点云分割,三维点云目标检测,三维点云分类,三维点云重建等。其中,Semantic3D (ISPRS'17)[1],S3DIS (CVPR'17)[2],ScanNet (CVPR'...
摘要 提出一个新颖的模型---PointNet,直接以3D点云坐标作为输入,在满足输入点云排列不变性(允许任意数量输入且输出不以输入点的顺序所改变条件下,提取点云所代表物体的特征信息。 介绍 三维深度学习 多视角2D图片表示三维物体 使用体素构建物体三维模型, 使用3DCNN提取特征 点云(PointNet): 一组点坐标(x,y,...
图1、PointNet的应用。我们提出了一种新的网络架构,它使用原始点云(点集),而无需体素化或渲染。它是一个学习全局和局部点特征的统一体系结构,为许多3D识别任务提供了一种简单、高效和有效的方法。 我们的输入格式很容易应用刚性(就是刚体变换)或仿射变换,因为每个点独立变换。因此,我们可以添加一个数据相关的空间变...
3D object segmentation is a fundamental and challenging problem in computer vision with applications in autonomous driving, robotics, augmented reality and medical image analysis. It has received significant attention from the computer vision, graphics and machine learning communities. Traditionally, 3D segm...
语义分割部分直接用的pointnet,早知道用pointnet++好了,还比较好讲。 1.首先输入点云的数据size使N*3。N是点云中点的数量,3对应三维坐标。 2.为了解决点云的旋转不变性先进行一次旋转,方式是直接乘一个旋转矩阵。圆转矩阵由T-net学习得到。这一步的目的是为了把点云旋转到一个比较适合语义分割的角度。
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 中文翻译 点云是一种重要的几何数据结构。 由于其不规则的格式,大多数研究人员将这些数据转换为常规3D体素网格或图像集合。 然而,这会使数据不必要地大量增加并导致问题。 在本文中,我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络,它很好地...
私はpointnetのnetworkで3D pointcloudのsemantic segmentationを実現(じつげん)しました。このnetworkはpoint cloudのdisorder、rotation invarianceなどの問題を解決(かいけつ)しました。 通过对测试集的分析,我发现一些点云的分割结果并不理想。通过对比分析,我认为是点云的稀疏性导致的。为了解决这个问题,我在对...
2017-CVPR-PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 1. 摘要 这篇文章[1]主要提出了一种用于点云数据的神经网络模型,即 PointNet。点云在 3D 视觉中是一种重要的数据结构,其主要分为几何数据和属性数据。几何数据就是每个点的 x,y,zx,y,zx,y,z 坐标,而属性数据则是...