《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。
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...
论文提出了两种解决方案: 1.Rigid Kernel 核点位置对卷积算子至关重要。尤其需要对rigid kernels进行有规律地设计以提高效率。KPConv的优势之一是它的灵活性,我们需要为任何一个Kernel Point找到一个有规律的配置。作者选择通过解决一个优化问题来放置内核点,每个点对其他点施加一个排斥力。这些点被约束在有吸引力的...
《KPConv: Flexible and DeformableConvolutionfor 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。
论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.08889 代码:https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConv 摘要 我们提出了核点卷积(KPConv),一种新的点卷积设计,即在没有任何中间表示的点云上运行。KPConv的卷积权值由核点在欧氏空间被定位,并应用于与核点接近的输入点。使用任意数量核点的能力使KP-Conv比固定网格更...
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...
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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...