SSE(Semantic Segmentation Editor)是一个开源的点云标注工具,代码地址:Hitachi-Automotive-And-Industry-Lab/semantic-segmentation-editor 这里记录一下安装和使用过程,以及中间遇到的一些问题 ...
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。 在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点云移除平面处理,然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不同的对象。该论文的是集中解决了在很小的计算 ...
2018-11-12 14:31 3 1562 推荐指数:
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3D点云点云分割、目标检测、分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文 ...
该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。分割的例子可以在下面的图片中看到。 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆、树木和建筑物的部分),并将这些片段 ...
目录 摘要 1、引言: 2、背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3、3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图 ...
稀疏3d卷积网络 输入 稀疏卷积的输入包括两部分,一个是坐标,另一个是特征。 self.scn_input = scn.InputLayer(3, sparse_shape.tolist()) # [h,w,l] coors = coors.int ...
免费3D模型下载站:https://free3d.com/,提供免费3D模型和价格优惠的商用3D模型。在线查看3D模型:https://3dviewer.net/,不需要安装其它的软件,就可以查看一些主流的3D模型文件。Online3DViewer目前是一个开源项目:https ...
3D点云完美匹配 The Perfect Match: 3D Point Cloud Matching with Smoothed Densities 地址链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers ...
PointPillars 一个来自工业界的模型.https://arxiv.org/abs/1812.05784 3D目标检测通常做法 3d卷积 投影到前平面 在bird-view上操作 处理思路依然是3d转2d,先把3维的点云转成2d的伪图像. Feature ...