分享内容包括:自动驾驶场景中的点云分割、MMDetection3D:高效点云分割工具箱、简介「分割一切」模型、运用视觉基础模型分割「任意」点云序列 主讲人:孔令东 | 新加坡国立大学计算机在读博士生 OpenMMLab 公众号发送【社区开放麦】即可获取 PPT 课件。
一、大场景三维点云语义分割的挑战 大场景三维点云语义分割面临着许多挑战,如数据量大、计算效率低、噪声干扰等。此外,由于点云数据的无序性和不规则性,使得特征提取和分割模型的构建变得尤为困难。 二、主要技术与方法 数据预处理:数据预处理是点云语义分割的第一步,主要包括去噪、滤波、配准等技术,旨在提高点云...
大场景三维点云语义分割模型 基于2D的方法 SqueezeSeg系列 一、简介 二、核心思路总结 三、要点分析 四、总结 VIASEG: VISUAL INFORMATION ASSISTED LIGHTWEIGHT POINT CLOUD SEGMENTATION 1. 简介 2. 主要内容 3. 主要方法 4. 实验结果 LU-Net: 1. 简介 2. 主要贡献 3. 主要方法步骤 4. 实... 查看原文 ...
处理为待处理图像的全景分割图像数据;构建3UDenseNet网络,将RGB图像数据,全景分割图像数据以及稀疏深度图像数据输入至3UDenseNet网络,经过多模态注意力融合模块MMTSAFB... 刘皓挺,陈帅,蓝金辉,... 被引量: 0发表: 2023年 基于多模态和多尺度特征融合的图像语义分割的研究 图像语义分割是计算机视觉任务的预处理方法,它...
🥰近期兴起的视觉基础模型(Vision Foundation Models)为多样且高效的视觉感知任务打开了新思路。本期开放麦分享 Seal,一个运用视觉基础模型分割自动驾驶场景点云序列的新颖框架。 🥰Seal 有着以下三个重要特性: 延展性:Seal 将视觉基础模型中的知识直接蒸馏到点云中,避免了对 2D 或 3D 标注的依赖; ...
首先,我们将图像的分割 mask 从 2D 转化为 3D,以更好的利用三维空间坐标。然后,通过点云扩散模型生成丰富的 3D 点云分布,增强分割 mask 的多样性。接下来,利用mask 作为 ControlNet 的控制条件,生成高质量的 SLO 图像。最后,将生成的合成数据与真实数据混合,以弥补少数群体样本的不足。训练时的目标是优化整个...
针对这一问题,我们在最新的CVPR论文中提出了一种全新的无监督三维点云语义分割方法 GrowSP。我们的方法利用superpoints以及渐进式扩张superpoints的方式实现了在3D场景中自动发掘语义信息。实验结果表明,我们的方法在多个三维点云数据集上取得了令人印象深刻的性能,且无需任何人工监督信号或者预训练模型等。
大规模大量高分辨率树种单木分割数据集。从14个不同树种类中分割和标注了23,000个树冠,采集使用了DJI Phantom 4 RTK无人机。提供正射tif影像,点云、arcgis详细标注单株树木矢量数据(并标明树木类型),数据集共149GB 如何准备和使用这个数据集来进行树种分类和单木分割的步骤。
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