《KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds》是一篇发表于2019年的研究论文,作者为Hugues Thomas、Charles R. Qi、Jean-Emmanuel Deschaud、Beatriz Marcotegui和François Goulette。这篇论文关注于点云数据上的卷积操作,提出了一种名为KPConv的卷积方法,旨在解决点云数据上的灵活性和可变形性问题。
在这篇论文中,作者将一直从两个方面来考虑点云:点 P∈RN×3 和特征 F∈RN×D ,这样的点云是一种具有无序性质的稀疏结构,这使得它与网格结构有很大的不同。然而,它与网格有一个共同的性质,这对于卷积的定义至关重要:it is spatially localized。在网格中,特征通过其在矩阵中的索引进行定位,而在点云中,...
与其他点卷积结构相比[2,19,40], KPConv性能在Scannet上超过先前的分数19 mIoU,在S3DIS上超过9 mIoU。SubSparseCNN在Scannet上的得分在他们最初的论文[9]中没有报道,所以在不知道他们的实验设置的情况下很难进行比较。我们可以注意到,在相同的ShapeNetPart分割实验设置中,KPConv比SubSparseCNN高出近2 mIoU。 ...
论文基本信息: 作者Hugues Thomas1 Charles R. Qi2 Jean-Emmanuel Deschaud1 作者单位 Stanford University 日期 2019年 期刊 2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) 中科院分区/影响因子 计算机视觉领域三大顶会之一 DOI 10.1109/ICCV.2019.00651 摘要: 我们提出了一种新的点卷积设计——核...
这篇论文关注于点云数据上的卷积操作,提出了一种名为KPConv的卷积方法,旨在解决点云数据上的灵活性和可变形性问题。 01背景 点云数据是从3D传感器(如激光雷达)获得的场景的一种表示形式,逐渐在自动驾驶、机器人导航、三维场景重建等领域得到广泛应用。因为点云数据直接捕捉了真实世界的几何信息,因此在处理三维信息...
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SubSparseCNN在Scannet上的得分没有在他们的原始论文[9]中报告,所以在不知道他们的实验设置的情况下很难进行比较。我们可以注意到,在同样的实验设置下,在ShapeNetPart分割上,KPConv比SubSparseCNN的表现好了近2 mIoU点。 图4。室外和室内场景,分别来自Semantic3D和S3DIS,采用KP-FCNN的可变形内核进行分类...
第一作者:Eldar Insafutdinov 研究机构:Max Planck Institute for Informatics, Intel Labs 自己的想法: 重投影误差:该方法不需要准确的地面真实相机姿势,因此可以应用于从真实数据中学习 使用了位姿估计器集合来解决位姿歧义问题 论文解决的问题 解决了从一组未标记类别的特定图像中学习精确的三维形状和相机姿态的问题...
这篇论文关注于点云数据上的卷积操作,提出了一种名为KPConv的卷积方法,旨在解决点云数据上的灵活性和可变形性问题。 01背景 点云数据是从3D传感器(如激光雷达)获得的场景的一种表示形式,逐渐在自动驾驶、机器人导航、三维场景重建等领域得到广泛应用。因为点云数据直接捕捉了真实世界的几何信息,因此在处理三维信息...
本论文引进了一个新的卷积操作:核点卷积(KPConv)。KPConv同样包含一组局部三维卷积核,但客服了之前卷积操作的局限。KPConv的想法来源于给予图像的卷积,但是不同于不想卷积核,我们用一组核点定义一个区域,把每一个卷积核的权重应用在这个区域中,如图1所示。 图1. 应用与二维点上的KPConv卷积。 把KPConv应用于带有...