目录 一、 存在的问题 二、 解决的方案 1、点云特征 2、解决方法 三、 网络结构 四、 理论证明 五、实验效果 ...
Author Charles R. Qi Hao Su Stanford 第一个是PHD, 第二个是Professor, 两人一直在一起做些 D的研究 还有个PointNet Abstract 点云是一种很重要的几何数据结构,因为它不规则的形式,很多研究都是将它转换成规则的 D体素或者collections,这样的话就会造成大量不必要的数据也会产生一些相应的问题。 点云最接近原始传感数据,它是坐标 ...
2018-03-21 16:08 0 5738 推荐指数:
目录 一、 存在的问题 二、 解决的方案 1、点云特征 2、解决方法 三、 网络结构 四、 理论证明 五、实验效果 ...
Author 和PointNet是同一批作者,这是对PointNet的一个改进版本 Abstract PointNet不能很好的捕捉由度量空间引入的局部结构,也就限制了它识别细粒度类别的能力以及对复杂场景的泛化能力 本文提出一个层级的神经网络递归地应用在嵌套划分的输入点云集。 通过探索 ...
关于三维点云的深度学习调查 摘要 由于点云学习在计算机视觉,自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用,近来引起了越来越多的关注。深度学习作为AI中的主要技术,已成功用于解决各种2D视觉问题。但是,由于使用深度神经网络处理点云所面临的独特挑战,因此点云上的深度学习仍处于起步阶段。近年来,在点云 ...
目录 摘要 一、前言 1.1直接获取3D数据的传感器 1.2为什么用3D数据 1.3目前遇到的困难 1.4现有的解决方法及存在的问题 二、本文idea 2.1 idea来源 2.2 初始思路 ...
今天刚刚得到消息,之前投给IROS 2017的文章收录了。很久很久没有写过博客,今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节。 1、点云与三维表达 三维数据后者说空间数据有很多种表达方式,比如:RGB-D 图像,体素图像,三维点云等。这些三维数据的表达方式各有特点:RGB-D 图像 ...
2020国防科大综述:3D点云深度学习—综述 一些别人的博客——X-POWER,这个作者其他文章也不错 这边具体值得读一读的文章有:PointNet,DGCNN,View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ... 重要点摘抄: 摘要: 深度学习 ...
CVPR2020论文解读:三维语义分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation 摘要 无监督 ...
目前做的方向是点云分类,CVPR 2019中了的这篇论文算是颠覆了当前以PointNet为基础的使用深度学习方法进行的点云分类研究,特此关注下这篇文章。 论文链接:https://arxiv.org/abs/1809.07016 摘要: 已知深度神经网络容易受到精心设计的对抗性的例子的影响 ...