RandLA-Net中另一个关键的模块是扩张残差模块(Dilated Residual Block),模块通过引入不同扩张率的卷积层来增加感受野,进一步提高了网络对点云数据的理解能力。 RandLA-Net通过随机采样、局部特征整合和扩张残差模块的设计,有效地处理了大规模点云数据,不仅降低了计算复杂度,同时也保持了较高的准确性和鲁棒性。 RandLA-...
RandLA-Net:点云分割新速 RandLA-Net是一种高效且轻量级的神经网络架构,能够直接推断大规模点云的每个点的语义。该方法的关键在于使用随机点采样,而不是更复杂的点选择方法。尽管随机采样在计算和内存方面非常高效,但可能会偶然丢弃关键特征。为了解决这个问题,RandLA-Net引入了一种新颖的局部特征聚合模块,以逐步增加每...
在最早接触点云时,由于一直使用pointnet处理好的数据,我并未意识到对点云场景的数据处理其实是一个非常繁琐的过程。早期pointnet及其变体都使用滑窗+下采样的方式处理数据,也就遇到了RandLA-Net所提到的,将完整物体分开的问题。这里就从RandLA-Net数据预处理方式开始介绍。 1、grid_sampling(网格采样) 首先,对场景进行...
论文、源码地址: RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Cloudsarxiv.org/pdf/1911.11236.pdf https://github.com/QingyongHu/RandLA-Netgithub.com/QingyongHu/RandLA-Net 1. 问题 现有点云模型只能处理规模很小的点云(4k个点左右),无法直接处理大规模的点云(50K个点)。现有...
TensorFlow代码:https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net Introduction 实现高效、准确的大场景三维点云语义分割是当前三维场景理解、环境智能感知的关键问题之一。然而,由于深度传感器直接获取的原始点云通常是非规则化 (irregular)、非结构化 (unstructure)并且无序 (orderless)的,目前广泛使用的卷积神经网络并不能直接...
RandLA-Net的数据预处理部分即data_prepare_semantickitti.py的主要操作 读取预处理后的数据并加入到torch.DataLoader中存在的变换 网络逐步提取特征的思路 数据预处理 该部分主要包含如下操作 读取以bin格式存储的原始的KITTI点云数据*.bin(每一帧点的数目大约为12w+)及其对应的标签*.label,分别记为points和labels ...
GitHub - QingyongHu/RandLA-Net: RandLA-Net in Tensorflow (CVPR 2020, Oral & IEEE TPAMI 2021)github.com/QingyongHu/RandLA-Net Motivations:: 对于一个实时智能系统(例如:自动驾驶和增强现实)来说,实现对大规模3D点云数据进行有效的语义分割是一个基础且必要的能力。一个关键的挑战是,深度传感器获取的...
RandLA-Net模型在三维点云处理领域应用广泛，这里重点说说实际推理过程中的关键环节。模型推理主要包含数据预处理、网络前向计算、结果后处理三个核心模块，每个环节都有值得注意的技术细节。点云数据输入前需要做标准化处理，具体操作是把原始坐标值缩放到[-1,1]区间。以自动驾驶场景为例，激光雷达采集的原始点云可能...
RandLA-Net中使用了四个编码层,以逐步减小点云的大小并增加每点特征维数。每个编码层由局部特征聚合模块和随机采样组成。 下采样保留25%的点云: 同时,每层逐点特征维数是逐渐增加的,以保留更多信息: 解码层 在上述编码层之后使用四个解码层。对于解码器中的每一层,我们首先使用KNN算法为每个查询点(编码阶段对应的...
Abstract 研究了大规模三维点云的有效语义分割问题。 由于依赖昂贵的采样技术和繁重的预处理/后处理步骤,大多数现有方法只能在小规模的点云上进行训练和操作。 本文提出了RandLA-Net,一个高效和轻量级的神经体系结构,用于直接推断大规模点云的点语义。 方法的关键是使用