一、Few-shot点云语义分割和传统3D点云语义分割的主要区别在于数据量和训练策略: 数据量: 传统3D点云语义分割通常需要大量的标记数据,以便训练深度学习模型,使其能够准确地理解和分割各种类别。这意味着对于每个类别,都需要有足够数量的已标记点云示例。 Few-shot点云语义分割则在训练时使用极少量的已标记示例,通常...
n-way k-shot的意思是:support points包含n个类别,每个类别提供k个point clouds,通过embedding network提取到support points特征以后,与query points的特征做对比,实现分割任务。 开山之作:Few-shot3D Point Cloud Semantic Segmentation 2021 CVPR 支持集特征聚合成多原型,计算原型与查询集特征的亲和性,构造k-nn图,进...
Voxel Feature Aggregation:基于规则体素的卷积模型需要额外的内存和计算来学习或插值点卷积的权值核,以及通过KNN搜索或ball查询从不规则点云中定位邻域点。为了减少内存占用和开发用于大规模点云分割的深度神经网络,我们使用稀疏子流形卷积层进行基于体素的聚合,仅在激活体素处计算卷积(如图2(a)的步骤ii)。这种方法有助...
Use this page to become familiarize with the user interface and tools available to complete your 3D point cloud semantic segmentation task. Topics Your Task Navigate the UI Icon Guide Shortcuts Release, Stop and Resume, and Decline Tasks Saving Your Work and Submitting Your Task When you wo...
Few-Shot Point Cloud Semantic Segmentation via Contrastive Self-Supervision and Multi-Resolution Attention 基于对比自我监督和多分辨率注意力的小样本点云语义分割 摘要 本文提出了一种适用于现实世界应用的有效的小样本点云语义分割方法。现有的点云小样本分割方法在很大程度上依赖于具有大注释数据集的完全监督预训练...
semantic scene segmentationPoint cloud semantic segmentation, a crucial research area in the 3D computer vision, lies at the core of many vision and robotics applications. Due to the irregular and disordered of the point cloud, however, the application of convolution on point clouds is challenging....
(私のnetworkは主に2つの部分に分かれています。最初の部分はupsamplingの部分で、2番目の部分はsemantic segmentation部分です。) 第一个部分upsampling部分: PU-Net: Point Cloud Upsampling Network: PU-NET 核心思想是学习每个点的多层次特征,然后利用不同的卷积分支在特征空间的中进行扩充。然后将扩充后的特征...
Local and Global Structure for Urban ALS Point Cloud Semantic Segmentation With Ground-Aware Attention 利用地面感知注意力对城市ALS点云进行局部和全局结构的语义分割 摘要 机载激光扫描(ALS)点云的解释在地理信息生产中起着显著的作用。作为解释的关键步骤,准确的语义分割可以大大拓宽ALS数据的各种应用。然而,由于...
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。
Hierarchical Point-Edge Interaction Network for Point Cloud Semantic Segmentation 目标:探索点之间的语义关系 解决方法:通过编解码器,迭代的构建点云图。 缺点:计算量太大了,每次迭代都要计算一次k近邻并建图。 整个模型分为两个部分,编码器和解码器,其中编码器遵循PointNet++结构,对点云进行下采样。解码器部分不...