簡介 3D展示有以下幾種常見情況: multi-view images(多視角的圖片)+2D CNN:圖片表示3D數據存在失真。 vulmetric data(3D體素)+3D CNN: ...
PointNet網絡深度學習在點雲處理上的先驅,這個團隊又提出了PointNet 模型。以下是我學習之余的總結,一是理清自己的思路,二是於無意看到這篇博文的您一起學習。 一 PointNet的問題 一般提出新的模型,總是要分析原有模型的不足,是的。 由PointNet網絡結構可以看出,網絡只是把全部點拼接在一起,提取一個全局特征,很少考慮一個點的領域結構,而領域是一個十分重要的概念。 PointN ...
2020-05-10 23:13 5 2292 推薦指數:
簡介 3D展示有以下幾種常見情況: multi-view images(多視角的圖片)+2D CNN:圖片表示3D數據存在失真。 vulmetric data(3D體素)+3D CNN: ...
。 新的集合學習層來自適應地結合多個尺度的特征。 一,介紹: PointNet++:分層方式 ...
簡介作者在先前的研究中提出了Pointnet,此論文是Pointnet的改進版Pointnet++。提出改進的理由是因為Pointnet無法很好地捕捉由度量空間引起的局部結構問題,由此限制了網絡對精細場景的識別以及對復雜場景的泛化能力。Pointnet的基本思想是對輸入點雲中的每一個點學習其對應 ...
AVOD 論文理解與代碼解讀 論文簡析 概述 網絡結構 BEV map 特征提取 rpn 網絡 特征融合 第二階段檢測網絡 box 編碼 方向確定 代碼解讀 ...
一篇講原理很好的博文 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html ...
簡介 這是在閱讀完Ruizhongtai Qi的博士論文《DEEP LEARNING ON POINT CLOUDS FOR 3D SCENE UNDERSTANDING》后的一篇讀書筆記。這篇論文的整體框架如下圖所示,其中涉及的幾項工作在點雲處理領域都是非常有影響力的。 3D場景有很多表 ...
引言 介紹 目前精度高的檢測器都是基於two-stage,proposal-driven機制,第一階段生成稀疏的候選對象位置集,第二階段使用CNN進一步將每個候選位置分為前景或者背景以及 ...
CapsuleNet 前言 找了很多資料,終於把整個流程搞懂了,其實要懂這個運算並不難,難的對我來說是怎么用代碼實現,也找了github上的一些代碼來看,對我來說都有點冗長,變量分布太遠導致我腦袋炸了,所以我就在B站找視頻看看有沒有代碼講解,算是不負苦心吧,終於把實現部分解決了。 不寫論文 ...