至此,我们完成了RandLA-Net中基本单元的构建,我们姑且把它称为RandLA-Net Vanilla(笑),接下来就像ResNet一样,往上堆layer就行了(暴言) Dilated Residual Block 这部分在结构上没啥内容可讲,实际上就是两层RandLA-Net Vanilla加上一个残差连接而已;剩下的内容留到实验部分一起说。 在讲实验之前,先来看看整体的...
基于此,作者在这篇文章中介绍了一种叫RandLA-Net的高效且轻量级的网络结构,这种网络可以直接在大规模点云数据上逐点推测点的语义信息。这个网络的核心方法是采用对点的随机抽样而不是使用更加复杂的对点的选择方法。尽管随机抽样具有显著的计算和内存效率,但可能会偶然丢弃关键特征。为了克服这个问题,作者引入了一种新...
RandLA-Net通过随机采样、局部特征聚合模块解决这两个问题。 ③Learning for Large-scale Point Clouds 预处理复杂 本文核心算法 典型的编解码结构 输入的N*d点云首先由shared MLP逐点提取特征,然后使用四个编码层和四个解码层学习每个点的特征,最后使用3层全连接层预测每个点的语义标签。编码层通过随机采样逐渐减少...
[论文笔记]RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 针对目前点云分割存在速度慢、显存需求大的问题,该文提出以一种高效率学习的方法。从论文的结果来看,该文不仅在计算时间和计算资源上大幅缩减,分割效果也是达到甚至超过了SOTA。 采样 大规模点云处理的一个挑战在于如何快速且有效地...
RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds CVPR 论文笔记 2020,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds CVPR 论文笔记 2020 牛津大学,国防科技大学 代码:地址 更加详细的论文翻译:地址本文提出轻量级高效的大规模点云语义分割算法:RandLA-Net。其单次可处理 10610^6106个点,速度相较于基于图的SPG方法快了200倍,且内存占用较小,语义分割精度SOTA...
RandLA-Net 点云感知 雷达感知 lidar点云 pointNet系列 FCPN 语义分割 StrongerTang发消息 机器人、自动驾驶人才聚集地,感知融合、定位建图、规划控制预测、量产部署、测试、产品、系统等全都有。同名公众号免费分享资料 充电 关注3959 论文 1/1 创建者:咯空空long ...
Randlanet代码模块讲解聚焦于该网络代码的各项关键构成。 其围绕Randlanet代码各功能模块展开深度阐释。数据预处理模块负责将原始点云数据转化为可用格式。采样层是从大量点云中选取代表性子集的关键环节。特征提取模块运用卷积等操作挖掘点云的关键特征。分组操作把点云按一定规则划分成不同的局部区域。局部特征聚合是整合...
●论文摘要 文章解决大场景下的高效率点云语义分割,因为依赖于昂贵的采样方法和复杂的预/后处理步骤,现存的方法只能操作小尺度的点云。我们提出的RandLA-net,是一个轻量级的对大尺度点云的高效分割网络。我们采用了随机采样而不是更复杂的采样策略,但是随机采样可能会丢失一些关键特征,为了解决这个问题,引入了一个全新...
这篇论文提出了一种基于随机降采样和局部特征聚合的网络结构(RandLA-Net)。并在Semantic3D和SemanticKITTI等大场景点云分割数据集上取得了较好的效果,具有很高的效率(作者实验称相比基于图的方法SPG效率提升200倍)。 主要贡献: 1. 分析和比较了现有的点云降采样方法,将降采样方式分为Heuristic Sampling以及Learning-bas...