不同于点云拓扑关系和深度学习的点云分割,本文介绍了一种采用点云空 间投影的RGB-D点云分割技术,首先介绍采用图像阈值的点云分割和利用靶标世界坐标系的点云分割两种基础方法, 将在世界坐标系中的靶标作为参考旋转点云,并将其投影至坐标系水平面(XOY)上,利用图像的形态学获得目标显著区域,进而获得目标点云数据。
基于点云的方法可以根据网络架构进一步分类为基于多层感知器(MLP)的方法、基于点云卷积的方法和基于图卷积的。图4显示了近年来3D语义分割深度学习的里程碑。 基于RGB-D RGB-D图像中的深度图包含关于真实世界的几何信息,这有助于区分前景目标和背景,从而提供提高分割精度的可能。在这一类别中,通常使用经典的双通道网...
基于点云的方法可以根据网络架构进一步分类为基于多层感知器(MLP)的方法、基于点云卷积的方法和基于图卷积的。图4显示了近年来3D语义分割深度学习的里程碑。 基于RGB-D RGB-D图像中的深度图包含关于真实世界的几何信息,这有助于区分前景目标和背景,从而提供提高分割精度的可能。在这一类别中,通常使用经典的双通道网...
现有方法仅限于极小的3D点云[108]、[69](例如,4096个点云或1x1米块),在没有数据预处理的情况下,无法直接扩展到更大规模的点云(例如,数百万个点云或数百米)。尽管RandLA Net[48]可以直接处理100万个点,但速度仍然不够,需要进一步研究大规模点云上的有效语义分割问题。 3D视频语义分割:与2D视频语义分割一样...
目录 收起 一、引言 二、RGB、RGB-D和点云对比分析 三、笔者思考 一、引言 随着具身操作的发展,观测信息作为模型的输入极为关键,尤其对于模仿学习的方法。目前,在视觉操作方法中,输入主要有三种模态:RGB图像、RGB-D图像和点云(Point Cloud)。RGB图像是单纯的三通道图像。RGB-D图像是三通道的RGB图像加上一...
3D语义分割 文献中提出了许多关于3D语义分割的深度学习方法。根据使用的数据表示,这些方法可分为五类,即基于RGB-D图像、基于投影图像、基于体素、基于点云和其他表示。基于点云的方法可以根据网络架构进一步分类为基于多层感知器(MLP)的方法、基于点云卷积的方法和基于图卷积的。图4显示了近年来3D语义分割深度学习的里...
根据数据格式的不同,又可分为基于RGB、RGB-D、点云数据的识别算法。 基于点云方式 1.PointFusion 2.Frustum PointNets 3.VoteNet 基于RGB方式 1.SilhoNet: An RGB Method for 6D Object Pose Estimation - Gideon Billings, Matthew Johnson-Roberson. [Paper:https://arxiv.org/pdf/1809.06893.pdf] ...
作者在这里与2016的Deep Sliding Shapes思路不同,重新回到2.5D方法来进行3D目标检测。所谓2.5D方法,实则就是从RGB-D上提取出合适的表达,而后building models to convert 2D results to 3D space。“虽然利用三维几何特征检测前景光明,但在实践中,重建的三维形状往往不完整,由于遮挡、反射等原因而含有各种噪声。”...
根据数据格式的不同,又可分为基于RGB、RGB-D、点云数据的识别算法。 基于点云方式 PointFusion Frustum PointNets VoteNet 基于RGB方式 SilhoNet: An RGB Method for 6D Object Pose Estimation - Gideon Billings, Matthew Johnson-Roberson. [Paper] PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation -...
为此本文提出了一种融合RGB-D深度图像和LiDAR点云数据的石油管线BIM重建方法。首先利用RGB-D图像提供的丰富语义信息和LiDAR点云精确几何信息,对深度相机采集的RGB图像进行分割,生成三维语义地图;然后通过点云粗匹配和精确匹配实现数据融合;最后给出了不同结构...