1.论文基于MinkowskiEngine实现了点云的全卷积网络,点云和卷积等采用稀疏表示,优化了显存。 2.作者提出了hardest-contrastive loss和hardest-triplet loss,利用点云数据中的correspondences实现了特征的有效学习,并通过哈希的方式加快了生成二元组和三元组的速度。 3.不足: 基于MinkowskiEngine的神经网络在量化点云时会丢...
点云特征提取网络模型训练、点云特征提取方法、装置和无人车专利信息由爱企查专利频道提供,点云特征提取网络模型训练、点云特征提取方法、装置和无人车说明:本公开提出了一种点云特征提取网络模型训练、点云特征提取方法、装置和无人车,涉及无人车技术领域。其中,...专
一、出发点与贡献 在点云处理任务中，寻找几何对应关系是关键步骤。早期的3D特征描述子，如SHOT、FPH和FPFH等，侧重于局部几何特性，而近年来基于深度学习的三维特征描述方法（如PPF-FoldNet、PPFNet和3DFeat-Net）则逐渐兴起。然而，这些方法在全卷积网络应用于三维几何特征提取时面临挑战。全卷积网络的优势...
本发明公开了基于多层次特征提取网络模型的三维点云质量评价方法,对点云数据进行手工特征提取,获取灰度值、平均曲率以及簇中的点相对于中心点的欧几里得距离;构建多层次特征提取网络模型,基于所述灰度值、平均曲率以及簇中的点相对于中心点的欧几里得距离对所述网络模型进行训练,获取局部质量分数;基于所述局部质量分数,...
基于神经网络点云特征提取方法、系统、设备及存储介质专利信息由爱企查专利频道提供,基于神经网络点云特征提取方法、系统、设备及存储介质说明:本发明涉及人工智能技术领域,提出一种基于神经网络点云特征提取方法、系统、设备及存储介质,该方法...专利查询请上爱企查
图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质专利信息由爱企查专利频道提供,图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及介质说明:本申请提供了一种图神经网络训练方法、点云特征提取方法、设备及存储介质,其中,该图神经网络应用于点云特...专利查询请上爱企查
基于图神经网络的点云特征提取模型及分类分割方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于图神经网络的点云特征提取模型及分类分割方法说明:本发明公开了基于图神经网络的点云特征提取模型及分类分割方法,基于图神经网络图注意力方法和图池化方法,...专利查询请上爱企查
点云特征提取用于分类分割等任务,不仅可以促进人工智能技术的发展,也可以帮助人们更好地理解和利用三维空间中的数据信息.但是,由于点云的无序和非结构化特性,像Point Net这样的网络在提取点云特征时很难直接捕捉点云之间的一些复杂关系,因此一些网络通过点云的邻域大小来关注点云局部特征的提取,但是并没有很好的提取...
摘要 本发明公开了一种基于多尺度特征提取和Pointnet神经网络的钢卷点云识别与分类方法,用于钢铁库区内自动化装卸钢卷作业。通过对扫描获得的原始三维点云数据进行坐标转换与直通滤波,分离出包含车厢平面、钢卷、鞍座的点云团;通过随机采样一致性算法分离出车厢平面与钢卷,通过边缘检测与Meanshift聚类分割算法将黏连的多...
香港科技大学和深圳altizure团队提出的基于Deep learning的高精度高效率的三维重建网络MVSNet(ECCV2018 oral),包括如特征提取,差分单应矩阵,基于方差的多视觉相识度度量,Depth map估计与修正,实现end-to-end三维点云生成网络。缺点: -过于耗费内存,难以应用到大尺度场景的问题。-在室内数据集...