深度学习的点云分割
深度学习的点云分割
点云分割是计算机视觉中的一个重要任务,特别是在三维数据处理和分析中。点云数据是由大量三维点构成的集合,每个点包含空间坐标(x, y, z),有时还包含其他信息如颜色和法向量。点云分割的目标是将点云数据分割成有意义的部分,例如物体或地形的不同区域。
点云分割的类型
- 语义分割(Semantic Segmentation): 为每个点分配一个语义标签,如建筑、道路、汽车等。
- 实例分割(Instance Segmentation): 不仅为每个点分配一个语义标签,还区分同一类中的不同实例。例如,不仅标记出所有的汽车,还要区分每一辆不同的汽车。
- 场景分割(Scene Segmentation): 将整个点云数据分割成不同的场景或区域,如室内的房间、家具等。
深度学习方法
深度学习方法通过训练神经网络模型,可以自动从大量标注数据中学习到复杂的分割模式。以下是一些常用的深度学习架构和方法:
-
PointNet及其变种
- PointNet: 是一种直接对点云数据进行操作的网络架构,通过使用共享的多层感知器(MLP)来处理每个点,再通过全局特征汇聚层来获取整体特征。PointNet的核心思想是利用对称函数(如最大池化)来保证点云的无序性。
- PointNet++: 在PointNet的基础上,引入了分层结构和局部特征聚合,能够更好地捕捉点云中的局部几何结构。
-
PointCNN: PointCNN引入了一种新的点云卷积运算,能够对点云进行局部的特征提取,并通过动态构建局部点集来处理点云数据。
-
DGCNN(Dynamic Graph CNN): DGCNN利用动态构建的图结构进行卷积操作,通过捕捉点云中的局部邻域信息和点之间的关系,提高了分割精度。
-
PointConv: PointConv通过模拟标准卷积操作来处理点云数据,能够高效地提取点云的局部特征。
-
RandLA-Net: RandLA-Net是一种轻量级的点云分割网络,使用随机采样和局部特征聚合,能够在保证精度的同时提高计算效率。
数据增强和预处理
- 随机旋转和缩放: 通过随机旋转和缩放点云数据,可以增强模型的鲁棒性。
- 随机噪声添加: 向点云数据中添加噪声,模拟现实世界中的数据噪声。
- 采样和剪裁: 从点云数据中随机采样子集或剪裁特定区域,以增加数据的多样性。
应用领域
- 自动驾驶: 点云分割用于识别和区分道路、车辆、行人等。
- 机器人导航: 机器人使用点云分割来理解环境,规划路径。
- 建筑和工程: 用于三维建筑建模、结构分析等。
- 地理信息系统(GIS): 分割地形点云数据,用于地形测绘和分析。
挑战
- 数据稀疏性: 点云数据通常是稀疏的,如何有效地处理稀疏数据是一个挑战。
- 数据量大: 点云数据量通常很大,要求高效的存储和计算方法。
- 标签不平衡: 不同类别的点云数量可能存在不平衡,影响模型训练效果。
总结
深度学习在点云分割中的应用取得了显著的进展,通过使用各种神经网络架构,能够高效地处理和分析点云数据。尽管面临一些挑战,但随着算法和计算资源的不断进步,点云分割技术在多个领域展现出了广阔的应用前景。
相关文章:
深度学习的点云分割
深度学习的点云分割 点云分割是计算机视觉中的一个重要任务,特别是在三维数据处理和分析中。点云数据是由大量三维点构成的集合,每个点包含空间坐标(x, y, z),有时还包含其他信息如颜色和法向量。点云分割的目标是将点…...
【知识点】c++模板特化
在 C 中,模板特化分为全特化(full specialization)和偏特化(partial specialization)。它们允许程序员为特定类型或类型模式提供不同的实现,以覆盖通用模板的默认行为。 模板全特化 模板全特化是指为某个…...
算法家族之一——二分法
目录 算法算法的打印效果如果算法里的整型“i”为1如果算法里的整型“i”为11 算法的流程图算法的实际应用总结 大家好,我叫 这是我58,现在,请看下面的算法。 算法 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1//<--预处理指令 #include <stdi…...
【深度学习】PuLID: Pure and Lightning ID Customization via Contrastive Alignment
论文:https://arxiv.org/abs/2404.16022 代码:https://github.com/ToTheBeginning/PuLID 文章目录 AbstractIntroductionRelated WorkMethods Abstract 我们提出了一种新颖的、无需调整的文本生成图像ID定制方法——Pure and Lightning ID customizatio…...
Elastic 8.14:用于简化分析的 Elasticsearch 查询语言 (ES|QL) 正式发布
作者:来自 Elastic Brian Bergholm 今天,我们很高兴地宣布 Elastic 8.14 正式发布。 什么是新的? 8.14 版本最重要的标题是 ES|QL 的正式发布(GA),它是从头开始设计和专门构建的,可大大简化数据调查。在新的查询引擎的…...
C语言指针与数组的区别
在C语言中,指针和数组虽然在很多情况下可以互换使用,但它们在概念上和行为上存在一些区别。下面详细解释这些区别: ### 数组 1. **固定大小**:数组在声明时必须指定大小,这个大小在编译时确定,之后不能改…...
springboot3一些听课笔记
文章目录 一、错误处理机制1.1 默认1.2 自定义 二、嵌入式容器 一、错误处理机制 1.1 默认 错误处理的自动配置都在ErrorMvcAutoConfiguration中,两大核心机制: ● 1. SpringBoot 会自适应处理错误,响应页面或JSON数据 ● 2. SpringMVC的错…...
【小沐学Python】Python实现Web服务器(CentOS下打包Flask)
文章目录 1、简介2、下载Python3、编译Python4、安装PyInstaller5、打包PyInstaller6、相关问题6.1 ImportError: urllib3 v2 only supports OpenSSL 1.1.1, currently the ssl module is compiled with OpenSSL 1.0.2k-fips 26 Jan 2017. See: https://github.com/urllib3/url…...
Cesium开发环境搭建(一)
1.下载安装Node.js 进入官网地址下载安装包 Node.js — Download Node.js https://cdn.npmmirror.com/binaries/node/ 选择对应你系统的Node.js版本,这里我选择的是Windows系统、64位 安装完成后,WINR,输入node --version,显示…...
视频、图片、音频资源抓取(支持视频号),免安装,可批量,双端可用!
今天分享一款比较好用资源嗅探软件,这个嗅探工具可以下载视频号,界面干净,可以内容预览和批量下载,看到这里你是不是想用它爬很多不得了的东西。这款软件无需安装,打开即用。同时他支持windows系统和Mac系统,是一款不可…...
FreeRTOS实时系统 在任务中增加数组等相关操作 导致单片机起不来或者挂掉
在调试串口任务中增加如下代码,发现可以用keil进行仿真,但是烧录程序后,调试串口没有打印,状态灯也不闪烁,单片机完全起不来 博主就纳了闷了,究竟是什么原因,这段代码可是公司永流传的老代码了&…...
CentOS 7基础操作08_Linux查找目录和文件
1、which命令——查找用户所执行的命令文件存放的目录 which命令用于查找Linux命令程序并显示所在的具体位置.其搜索范围主要由用户的环境变量PATH决定(可以执行言echo sPATH”命令查看),这个范围也是Linux操作系统在执行命令或程序时的默认搜索路径。 which命令使用要查找的命…...
CI/CD实战面试宝典:从构建到高可用性的全面解析
实战部署与配置 请描述你设计和实现的一个CI/CD pipeline的完整流程,包括构建、测试、部署各个阶段。 我设计的CI/CD pipeline通常包括以下几个阶段: 代码提交:开发人员将代码提交到Git仓库,触发CI/CD流程。代码检查࿱…...
NLP实战入门——文本分类任务(TextRNN,TextCNN,TextRNN_Att,TextRCNN,FastText,DPCNN,BERT,ERNIE)
本文参考自https://github.com/649453932/Chinese-Text-Classification-Pytorch?tabreadme-ov-file,https://github.com/leerumor/nlp_tutorial?tabreadme-ov-file,https://zhuanlan.zhihu.com/p/73176084,是为了进行NLP的一些典型模型的总…...
MySQL: 表的增删改查(基础)
文章目录 1. 注释2. 新增(Create)3. 查询(Retrieve)3.1 全列查询3.2 指定列查询3.3 查询字段为表达式3.4 别名3.5 去重: distinct3.6 排序: order by3.7条件查询3.8 分页查询 4. 修改 (update)5. 删除(delete)6. 内容重点总结 1. 注释 注释:在SQL中可以使用“–空格…...
WDF驱动开发-PNP和电源管理(三)
对于PNP设备来说,理解它们的启动和删除顺序,以及意外移除顺序非常重要,在早期,经常有拔插U盘导致windows重启的例子,这就是意外移除带来的问题。 功能或Filter驱动程序的启动顺序 下图显示了框架调用 WDF (KMDF 和 U…...
Redis集群和高可用性:保障Redis服务的稳定性
I. 引言 A. 对Redis的简单介绍和其在现代Web应用中的角色 Redis(REmote DIctionary Server)是一个开源的、基于内存的键值数据库,它支持多种数据结构,如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。由于Redis的高性能和丰富的数据类型,使其在现代Web应用中广泛使用。例如,它…...
C# WPF入门学习主线篇(二十一)—— 静态资源和动态资源
C# WPF入门学习主线篇(二十一)—— 静态资源和动态资源 欢迎来到C# WPF入门学习系列的第二十一篇。在上一章中,我们介绍了WPF中的资源和样式。本篇文章将深入探讨静态资源(StaticResource)和动态资源(Dynam…...
出现 Navicat 和 Cmd 下SQL 版本 | 查询不一致的解决方法
目录 1. 问题所示1.1 查询表格不一致1.2 版本不一致2. 原理分析3. 解决方法1. 问题所示 命令行和数据库使用工具出现不一致的情况,分别有如下情况 1.1 查询表格不一致 使用工具查询当地表格: 使用命令行查询当地表格: 1.2 版本不一致 在cmd命令下mysql --version 查询…...
31、matlab卷积运算:卷积运算、二维卷积、N维卷积
1、conv 卷积和多项式乘法 语法 语法1:w conv(u,v) 返回向量 u 和 v 的卷积。 语法2:w conv(u,v,shape) 返回如 shape 指定的卷积的分段。 参数 u,v — 输入向量 shape — 卷积的分段 full (默认) | same | valid full:全卷积 ‘same…...
【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
day52 ResNet18 CBAM
在深度学习的旅程中,我们不断探索如何提升模型的性能。今天,我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程,我不仅提升…...
中南大学无人机智能体的全面评估!BEDI:用于评估无人机上具身智能体的综合性基准测试
作者:Mingning Guo, Mengwei Wu, Jiarun He, Shaoxian Li, Haifeng Li, Chao Tao单位:中南大学地球科学与信息物理学院论文标题:BEDI: A Comprehensive Benchmark for Evaluating Embodied Agents on UAVs论文链接:https://arxiv.…...
python/java环境配置
环境变量放一起 python: 1.首先下载Python Python下载地址:Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个,然后自定义,全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1)搜高级系统设置 2…...
基于Docker Compose部署Java微服务项目
一. 创建根项目 根项目(父项目)主要用于依赖管理 一些需要注意的点: 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件,否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...
PL0语法,分析器实现!
简介 PL/0 是一种简单的编程语言,通常用于教学编译原理。它的语法结构清晰,功能包括常量定义、变量声明、过程(子程序)定义以及基本的控制结构(如条件语句和循环语句)。 PL/0 语法规范 PL/0 是一种教学用的小型编程语言,由 Niklaus Wirth 设计,用于展示编译原理的核…...
【RockeMQ】第2节|RocketMQ快速实战以及核⼼概念详解(二)
升级Dledger高可用集群 一、主从架构的不足与Dledger的定位 主从架构缺陷 数据备份依赖Slave节点,但无自动故障转移能力,Master宕机后需人工切换,期间消息可能无法读取。Slave仅存储数据,无法主动升级为Master响应请求ÿ…...
LeetCode - 199. 二叉树的右视图
题目 199. 二叉树的右视图 - 力扣(LeetCode) 思路 右视图是指从树的右侧看,对于每一层,只能看到该层最右边的节点。实现思路是: 使用深度优先搜索(DFS)按照"根-右-左"的顺序遍历树记录每个节点的深度对于…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
Leetcode33( 搜索旋转排序数组)
题目表述 整数数组 nums 按升序排列,数组中的值 互不相同 。 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 < k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [nums[k], nums[k1], …, nums[n-1], nums[0], nu…...
