目錄 一、 存在的問題 二、 解決的方案 1、點雲特征 2、解決方法 三、 網絡結構 四、 理論證明 五、實驗效果 ...
Author Charles R. Qi Hao Su Stanford 第一個是PHD, 第二個是Professor, 兩人一直在一起做些 D的研究 還有個PointNet Abstract 點雲是一種很重要的幾何數據結構,因為它不規則的形式,很多研究都是將它轉換成規則的 D體素或者collections,這樣的話就會造成大量不必要的數據也會產生一些相應的問題。 點雲最接近原始傳感數據,它是坐標 ...
2018-03-21 16:08 0 5738 推薦指數:
目錄 一、 存在的問題 二、 解決的方案 1、點雲特征 2、解決方法 三、 網絡結構 四、 理論證明 五、實驗效果 ...
Author 和PointNet是同一批作者,這是對PointNet的一個改進版本 Abstract PointNet不能很好的捕捉由度量空間引入的局部結構,也就限制了它識別細粒度類別的能力以及對復雜場景的泛化能力 本文提出一個層級的神經網絡遞歸地應用在嵌套划分的輸入點雲集。 通過探索 ...
關於三維點雲的深度學習調查 摘要 由於點雲學習在計算機視覺,自動駕駛和機器人等許多領域的廣泛應用,近來引起了越來越多的關注。深度學習作為AI中的主要技術,已成功用於解決各種2D視覺問題。但是,由於使用深度神經網絡處理點雲所面臨的獨特挑戰,因此點雲上的深度學習仍處於起步階段。近年來,在點雲 ...
目錄 摘要 一、前言 1.1直接獲取3D數據的傳感器 1.2為什么用3D數據 1.3目前遇到的困難 1.4現有的解決方法及存在的問題 二、本文idea 2.1 idea來源 2.2 初始思路 ...
今天剛剛得到消息,之前投給IROS 2017的文章收錄了。很久很久沒有寫過博客,今天正好借這個機會來談談點雲卷積網絡的一些細節。 1、點雲與三維表達 三維數據后者說空間數據有很多種表達方式,比如:RGB-D 圖像,體素圖像,三維點雲等。這些三維數據的表達方式各有特點:RGB-D 圖像 ...
2020國防科大綜述:3D點雲深度學習—綜述 一些別人的博客——X-POWER,這個作者其他文章也不錯 這邊具體值得讀一讀的文章有:PointNet,DGCNN,View-GCN, PointCNN, PointWeb, RS-CNN ... 重要點摘抄: 摘要: 深度學習 ...
CVPR2020論文解讀:三維語義分割3D Semantic Segmentation xMUDA: Cross-Modal Unsupervised Domain Adaptation for 3D Semantic Segmentation 摘要 無監督 ...
目前做的方向是點雲分類,CVPR 2019中了的這篇論文算是顛覆了當前以PointNet為基礎的使用深度學習方法進行的點雲分類研究,特此關注下這篇文章。 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1809.07016 摘要: 已知深度神經網絡容易受到精心設計的對抗性的例子的影響 ...