2、基于此,本发明提供了一种基于改进的pointnet++的排水管道缺陷三维检测方法,所述方法包括: 3、采集排水管道三维的点云数据; 4、对所述点云数据进行预处理; 5、将所述点云数据输入至预设缺陷检测网络模型,所述缺陷检测网络模型输出检测结果。 6、其中,对所述点云数据进行预处理包括: 7、采用自适应滤波器对所...
前面我们提到了PointNet的一个缺陷,即没有提取局部特征这一过程。这在实际使用过程中该缺点往往会导致模型泛化能力有限,特别是在复杂场景下。 那么作者在PointNet++文章中(总体结构图如上),主要针对三个问题,提出了三种解决方法,分别为: 问题1:一个点云图往往有非常多的点,这会造成计算量过大而限制模型使用,如何解...
实践教程|YOLOv5实战之PCB板缺陷检测实战,机器视觉缺陷检测在各行业中的应用四个实例浅析。人工智能/深度学习/神经网络/机器视觉 205 14 36:53:57 App 强推!浙大公开课2023年B站最好最全的机器学习课程,从入门到实战!人工智能/深度学习/计算机视觉/神经网络/AI/机器学习/机器视觉 1020 26 17:50:20 App 这也太...
PointNet有一个缺陷:无法捕获local content。因为要么是shared MLP作用在每个point上,要么是max pooling对全部点的信息进行summarize。为了解决PointNet的这一缺陷,作者设计了PointNet++这一分层神经网络,其核心思想是在局部区域递归地应用PointNet,如下图所示: PointNet++的核心组成主要包括上图左半部分的set abstraction和右...
【附源码】YOLO系列教程之缺陷检测实战(钢材表面划痕、裂纹,布料表面脏污、染色不均等) 1606 21 5:40:33 App 人工智能医学影像处理实战:医疗大数据、影像组学、临床研究应用、SCI论文解读、Python数据处理、机器学习论文一口气学爽! 1231 24 12:14:50 App 【YOLOv5+YOLOv8】目标检测实战系列!大佬带你手撕基于PyTorc...
【论文解读】F-PointNet 使用RGB图像和Depth点云深度 数据的3D目标检测,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
通过对点云数据的处理,PointNet能检测出模型中的缺陷并进行修复,提高3D打印成品的质量。 四、如何快速掌握PointNet 学习基础知识:首先,您需要掌握深度学习的基本原理,了解卷积神经网络(CNN)的基本结构与训练方法。此外,熟悉Python编程语言以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架也是必不可少的。 阅读论文与教程:阅读...
同时由于缺少local context ,其在平移不变性上也有一定的缺陷。因为对点云数据做平移操作后,所有的数据都将发生变化,导致所有的特征,全局特征都不一样了。对于单个的物体还好,可以将其平移到坐标系的中心,把他的大小归一化到一个球中,但是在一个场景中有多个物体时,则不明确需要对哪个物体做归一化。
同时,作者发现PointNet模型的表征能力和maxpooling操作输出的数据维度(K)相关,K值越大,模型的表征能力越强。 五、实验效果 1、应用 (1)分类: ModelNet40数据集 (2)部件分割:ShapeNet part数据集 (3)语义分割/检测 2、网络结构分析 (1)针对无序性的解决方法比较 ...
而通过cctv检测技术获取图像等资料,运用深度学习方法智能训练大量的图片,使训练好的网络自动对排水管道缺陷进行分类,并对各类缺陷进行分割标注较传统方法更为高效和精确。但二维图像可以进行一些结构损伤检测,却不能对于损伤体积进行量化,三维信息的出现给予其他检测提供了思路。