P B: Point to Box Network for D Object Tracking in Point Clouds P B:用于点云中三维物体跟踪的点到盒网络 Haozhe Qi, Chen Feng, Zhiguo Cao, Feng Zhao, and Yang Xiao 齐浩哲 陈锋 曹志国 赵峰 杨晓 National Key Laboratory of Science and ...
2020-09-05 16:09 0 628 推荐指数:
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 ...
,导致模型做出错误的预测。虽然已经广泛研究了2D图像和CNN的对抗性示例,但是对诸如点云的3D数据的关注 ...
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 ...
针对semantic3D数据集: 1.数据集准备: Semantic3D dataset can be found <a href="http://www.semantic3d.net/view_dbase.php?chl=2">here</a> ...
毕设进了图网络的坑,感觉有点难,一点点慢慢学吧,本文方法是《Rethinking Table Recognition using Graph Neural Networks》中关系建模环节中的主要 ...