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RfD-Net: Point Scene Understanding by Semantic Instance Reconstruction Yinyu Nie,Ji Hou,Xiaoguang Han,Matthias Nießner InCVPR, 2021. From an incomplete point cloud of a 3D scene (left), our method learns to jointly understand the 3D objects and reconstruct instance meshes as the output (righ...
基于点云的场景理解是目前特别具有挑战性的任务,本文作者提出了一种从三维场景点云中重建高精度物体网格的学习框架RfD-Net,把重建问题转变为“先检测,再重建”。 论文已被CVPR 2021收录。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2011.14744 代码链接: https://github.com/yinyunie/RfDNet 项目主页: https://yinyuni...
项目地址:https://github.com/yinyunie/RfDNet 摘要 从点云中理解语义场景具有一定发挑战性,因为这些点仅反映了稀疏的底层三维几何体。以前的工作经常将点云转换为规则网格,并采用基于网格的卷积来理解场景。在本研究工作中,研究人员引入了RfD-Net,它可以直接从原始点云中联合检测和重建密集的物体表面。RfD-Net利用...
几篇论文实现代码:《RfD-Net: Point Scene Understanding by Semantic Instance Reconstruction》(CVPR 2021) GitHub:https:// github.com/yinyunie/RfDNet [fig1] 《Learning optical flow from still images...
https://github.com/yinyunie/RfDNet 花了很久,特此记录采坑总结。 总结 关于install: pip install -r requirements.txt 之前先看一下他的要求,会发现里面有的用了本地链接。这种要删掉。 同时如果requirements.txt 里面都是明确指定了版本号,即用的==而非>=, 也要慎重。可能的话,先从requirements.txt里面删掉...
基于点云的场景理解是目前特别具有挑战性的任务,本文作者提出了一种从三维场景点云中重建高精度物体网格的学习框架RfD-Net,把重建问题转变为“先检测,再重建”。 论文已被CVPR 2021收录。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2011.14744 代码链接:https://github.com/yinyunie/RfDNet ...
项目地址:https://github.com/yinyunie/RfDNet 摘要 从点云中理解语义场景具有一定发挑战性,因为这些点仅反映了稀疏的底层三维几何体。以前的工作经常将点云转换为规则网格,并采用基于网格的卷积来理解场景。在本研究工作中,研究人员引入了RfD-Net,它可以直接从原始点云中联合检测和重建密集的物体表面。RfD-Net利用...
https://github.com/yinyunie/RfDNet 项目主页: https://yinyunie.github.io/RfDNet-Page/ 一、引言 基于点云的场景理解是目前特别具有挑战性的任务,先前的工作主要是将点云转化为规则的网格,如体素和鸟瞰图,然后使用基于网格的卷积来进行场景理解。然而,基于网格的三维卷积往往需要消耗巨大的算力,从而以往的方法...
基于点云的场景理解是目前特别具有挑战性的任务,本文作者提出了一种从三维场景点云中重建高精度物体网格的学习框架RfD-Net,把重建问题转变为“先检测,再重建”。 论文已被CVPR 2021收录。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2011.14744 代码链接: https://github.com/yinyunie/RfDNet ...