PointNet采用了全连接神经网络和卷积神经网络相结合的方法,可以直接处理原始的点云数据,无需进行繁琐的特征提取或转换。因此,PointNet具有极高的处理效率和广泛的应用范围,被广泛应用于三维视觉和机器人感知领域。 然而,PointNet仍然有一些局限性。为了克服这些问题,PointNet++应运而生。PointNet++在PointNet的基础上进行了...
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本,其核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。 F-PointNet将PointNet的应用拓展到了3D目标检测上,可以使用PointNet或PointNet++进行点云处理。它在进行点云处理之前,先使用图像信息得到一些先验搜索范围,这样既能提高效率,又能增加准确率...
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本,其核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。 F-PointNet将PointNet的应用拓展到了3D目标检测上,可以使用PointNet或PointNet++进行点云处理。它在进行点云处理之前,先使用图像信息得到一些先验搜索范围,这样既能提高效率,又能增加准确率...
PointNet++ 作为 PointNet 的改进版本，引入了多层次特征提取结构，有效提升了局部特征的提取能力，同时保留了全局特征的获取，使得模型能够更好地分析和处理复杂场景。F-PointNet 则是将 PointNet 或 PointNet++ 应用于3D目标检测，通过先基于2D RGB图像进行目标检测，再使用点云数据构建3D视锥，进行点云实...
Amodal 3D Box Estimation:利用T-Net回归和PointNet得到3D Box Frustum Proposal(视锥体区域候选): 利用成熟的2D目标检测器来提出RGB图像中的2D目标区域,并对目标进行分类,这里利用基于FPN特征金字塔的CNN网络,也听说是Mask-RCNN; 在ImageNet分类和COCO对象检测数据集上预训练模型权重,并在KITTI 2D对象检测数据集上进...
北京林业大学研究生倪斯雯作了题为《基于TF-pointnet++网络的林木激光点云数据语义分割》的专题报告,对经典Pointnet++网络进行改进,用自建林木激光点云数据集进行验证工作,证明了改进后的网络对林木数据有更好的分割效果。 09 专题报告九 福建农林大学研究生丘伟国作了题为《道路网络...
类似该作者的另外一篇文章F-Pointnet,同样通过将二维目标检测结果融合到三维中做目标检测任务。作者挖掘了几何结构和语义特征两方面的信息,并将这些信息通过相机参数和雷达几何变换融合在三维信息中,最终实验显示比之前的SOTA高出5.7 map。 MLCVNet: Multi-Level Context VoteNet for 3D Object Detection ...
摘要:在无序工件抓取场景中,待抓取的工件处于散乱、堆叠的状态,抓取难度较大,传统配准算法精度不高。针对工件存在堆叠和点云数据含有噪声的场景下,无序工件点云配准的准确性不高的问题,研究提出基于PointNet改进的三维点云配准算法对无序工件进...
目标检测YOLO算法:v1v2v3v4v5v6v7v8v9v11全系列讲解 网络结构、改进细节、源码解读 741 24 30:40:27 App 这绝对是2024年PyTorch框架天花板教程!清华大佬强力打造!100集带你吃透深度学习! 290 16 3:27:07 App 爽了!3小时搞懂PointNet3D点云数据算法,作者亲讲PointNet论文!PointNet++ /自动驾驶/三维重建/机器...
摘要：传统的人工钢筋骨架质量检测手段存在工作量大、工作效率低、安全风险大、易导致 钢筋笼变形等问题。因此，将三维逆向工程与BIM 、人工智能等信息化技术融合，应用于预制装配式混凝土构件钢筋骨架检测。针对钢筋骨架智能化检测相关5个技术领域进行广泛调研，总结实现钢筋骨架智能化检测面临的科学问题。从上述科学问题...