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 ...
目录 摘要 引言: 背景 . 数据集 . 评价指标 D形状分类 . 基于多视图的方法 . 基于体素的方法 . 基于点的方法 . . 点对多层感知机方法 . . 基于卷积的方法 . . . D连续卷积网络 . . . D离散卷积网络 . . 基于图的方法 . . . 空间域中的基于图的方法 . . . 谱域中的基于图的方法 . . 基于层级数据结构的方法 . . 其他方法 . 总结 D点云深度学习 ...
2020-10-14 17:26 0 2744 推荐指数:
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 ...
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 ...
目录 摘要 1、引言: 2、点云深度学习的挑战 3、基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4、直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 ...
在计算机图形学中,网格是一种非常基本的表示方法。随着近些年三维表面重建和Dense SLAM的兴起,从海量的三维点云数据生成单一的网格的方法得到了大量的应用。特别是在AR中,因为交互的需要,网格生成算法经常是一个必选项。 由于工作中正好涉及到一些这方面的应用,因此想简单介绍一下这方面的知识。以下 ...
3D点云深度学习 在自动驾驶中关于三维点云的深度学习方法应用、三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍。 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是 ...
使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂。首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1 体素网格 2 点云 3 多视图 4 深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个 ...
转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation ...
作者:小毛 来源:公众号@3D视觉工坊 链接: 基于点云的机器人抓取识别综述 机器人作为面向未来的智能制造重点技术,其具有可控性强、灵活性高以及配置柔性等优势,被广泛的应用于零件加工、协同搬运、物体抓取与部件装配等领域,如图1-1所示。然而,传统机器人系统大多都是在结构化环境中 ...