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標(biāo)簽 > 點云
在逆向工程中通過測量儀器得到的產(chǎn)品外觀表面的點數(shù)據(jù)集合也稱之為點云,通常使用三維坐標(biāo)測量機所得到的點數(shù)量比較少,點與點的間距也比較大,叫稀疏點云;而使用三維激光掃描儀或照相式掃描儀得到的點云,點數(shù)量比較大并且比較密集,叫密集點云。
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匹配器 2.1 ICP點云精配準(zhǔn) template typename PointCloudPtr > bool ex_segmentor::icp_re...
最近在看PCL濾波配準(zhǔn)等操作,之前在自動駕駛-激光雷達預(yù)處理/特征提取和提到了一些濾除點云等操作,但是最近作者發(fā)現(xiàn)里面還有一些配準(zhǔn)的方法還沒有提到,所以...
激光雷達作為自動駕駛最常用的傳感器,經(jīng)常需要使用激光雷達來做建圖、定位和感知等任務(wù)。 而這時候使用降低點云規(guī)模的預(yù)處理方法,可以能夠去除無關(guān)區(qū)域的點以及...
預(yù)訓(xùn)練擴散大模型取得點云-圖像配準(zhǔn)SoTA!
現(xiàn)有方法往往是:用一個2D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征;用一個3D特征提取網(wǎng)絡(luò)提取點云特征;然后根據(jù)pixel-to-point對應(yīng)關(guān)系真值通過Metric...
CVPR2023 I BUFFER:點云配準(zhǔn)中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡
總體而言,現(xiàn)有基于對應(yīng)關(guān)系方法的局限性在于兩個方面。首先,目前還沒有統(tǒng)一、高效、通用的特征學(xué)習(xí)框架。許多 patch-wise 方法通常采用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和...
2023-10-16 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí)點云 1609 0
(i)實例分割 :定義將每個點分配給某個片段 k{1 ...K} 的可能性,其中每個片段都是擠壓柱面(ii) 基礎(chǔ)桶分割:實例化為 ,表示桶點,表示底座...
2023-10-12 標(biāo)簽:編碼器3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 936 0
粗配準(zhǔn)就是再兩個點云還差得十萬八千里、完全不清楚兩個點云的相對位置關(guān)系的情況下,找到一個這兩個點云近似的旋轉(zhuǎn)平移矩陣(不一定很精確,但是已經(jīng)大概是對的了)。
0參數(shù)量+0訓(xùn)練,3D點云分析方法Point-NN刷新多項SOTA
首先,我們可以通過插入簡單的線性層,來構(gòu)建 Point-NN 的參數(shù)化網(wǎng)絡(luò),Point-PN。由于 Point-NN 具有強大的非參數(shù)基礎(chǔ),所構(gòu)建出的 ...
首篇!Point-In-Context:探索用于3D點云理解的上下文學(xué)習(xí)
隨著基于廣泛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型興起,上下文學(xué)習(xí)(In-Context Learning)已成為一種新的學(xué)習(xí)范式,在自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV...
2023-07-13 標(biāo)簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集點云 1235 0
如何實現(xiàn)面向三維點云的信息豐富的旋轉(zhuǎn)不變特征
其中表示旋轉(zhuǎn)矩陣,表示平移向量, 是殘差誤差。在實踐中,由于這個問題的非凸性,同時找到對應(yīng)關(guān)系和估計變換是不可行的。但是,如果可以確定具有一對一對應(yīng)關(guān)系...
2023-05-10 標(biāo)簽:3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點云 966 0
但是基于特征點構(gòu)建點云地圖在沒有足夠穩(wěn)定的關(guān)鍵點去檢測匹配的時候,比如室內(nèi)場景,往往效果不好。但是這些場景基本都包含豐富的線條,例如在墻壁、窗戶、門或天...
DeepFusion:基于激光雷達和相機深度融合的多模態(tài)3D目標(biāo)檢測
在Waymo Open Dataset上,DeepFusion分別提高了幾種主流的3D檢測模型的精度,如PointPillars [16]、Center...
2023-03-31 標(biāo)簽:相機目標(biāo)檢測激光雷達 4359 0
點云壓縮編碼方案的需求與日俱增,全球最具影響力的MPEG和國內(nèi)外學(xué)者共同致力于研究點云壓縮標(biāo)準(zhǔn)框架,力求建立完善的點云壓縮系統(tǒng),有效應(yīng)對多源、多尺度場景...
2023-03-16 標(biāo)簽:云計算人工智能數(shù)據(jù)集 1509 0
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