论文解读 | 三维点云深度学习的综述

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了论文解读 | 三维点云深度学习的综述。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

原创 | 文 BFT机器人 

论文解读 | 三维点云深度学习的综述,深度学习,人工智能

KITTI 是作为基准测试是自动驾驶中最具影响力的数据集之一,在学术界和工业界都被广泛使用。现有的三维对象检测器存在着两个限制。第一是现有方法的远程检测能力相对较差。其次,如何充分利用图像中的纹理信息仍然是一个开放性的问题。

多任务学习是三维目标检测的未来发展方向。有的学习了一个跨模态表示,以通过合并多个任务来实现最先进的检测性能。还有三维目标跟踪和场景流估计是一个新兴的研究课题得到了越来越多人的研究。

三维点云分割这一重要方向,它需要我们理解全局几何结构和每个点的细粒度细节。根据分割粒度分割方法可分为语义分割(场景级)、实例分割(目标级)和部分分割(部分级)三类。

论文解读 | 三维点云深度学习的综述,深度学习,人工智能

局部表示方法主要是通过对每个点的局部邻域进行建模来描述点云的局部特征,例如使用球形邻域或K近邻方法。全局表示方法则是通过对整个点云进行建模来描述点云的全局特征,例如使用基于几何形状的描述符或基于深度学习的方法。 主要讨论的是点云的局部和全局表示方法可以互相补充,从而提高点云的特征表达能力和分类性能。局部表示方法可以捕捉点云的局部特征和局部形状信息,而全局表示方法可以捕捉点云的全局特征和全局形状信息。因此,综合使用局部和全局表示方法可以更好地描述点云的形状和特征,提高点云的分类和识别性能。

论文解读 | 三维点云深度学习的综述,深度学习,人工智能

图2 基于深度学习的三维语义分割方法的时间顺序概述

点云表示中的采样和重构问题。具体来说,采样问题是指如何从原始点云中选择一部分点来表示整个点云,以减少计算量和存储空间。而重构问题则是指如何从采样点中重建出原始点云的形状和结构,以保证重构点云的准确性和完整性。采样过程中需要选择合适的采样密度和采样方法,以保证采样点的代表性和完整性。重构过程中需要选择合适的重构算法和参数,以保证重构点云的准确性和完整性,并尽可能减少重构误差和计算量。因此,该节的主要目的是介绍点云采样和重构的基本概念和方法,并讨论如何在采样和重构过程中平衡点云的准确性和效率。

01
实例分析

文中介绍了两种主要的语义分割方法:

基于图的方法和基于深度学习的方法。 基于图的方法主要是通过构建点云的图模型来实现语义分割,其中点云的每个点作为图的节点,点之间的关系作为图的边。然后,通过对图进行分割来实现点云的语义分割。

该方法的优点是可以利用点云的拓扑结构和几何信息,但是需要手动设计特征和权重,计算量较大。基于深度学习的方法主要是通过使用深度神经网络来实现点云的语义分割,其中点云的每个点作为网络的输入,网络输出每个点的语义类别。该方法的优点是可以自动学习特征和权重,计算量较小,但是需要大量的标注数据和计算资源。

零件分割

三维形状的零件分割的困难是双重的。首先,具有相同语义标签的形状部分具有较大的几何变化和模糊性。第二,具有相同语义意义的对象中的部分数量可能会有所不同。

零件分割是将三维形状分成其组成部分的任务,可用于形状分析和建模等任务。在零件分割中,一个三维形状被分成多个部分,每个部分都有一个语义标签。例如,在汽车的零件分割中,可以将汽车分成车门、车轮、引擎盖等部分。零件分割的难点在于,同一语义标签的形状部分具有很大的几何变化和歧义,而且具有相同语义含义的对象的零件数量可能不同。为了解决这些问题,研究人员提出了许多方法,例如基于体素的方法和基于表面的方法。其中,VoxSegNet和基于FCN的方法与基于表面的CRF相结合的方法是实现细粒度零件分割的一些方法。此外,零件分割还可以通过使用卷积神经网络(CNN)来实现。CNN可以从点云中提取特征,并将其用于零件分割。

此外,一些研究人员还使用图卷积神经网络(GCN)来处理点云数据,以实现更准确的零件分割。总的来说,零件分割是三维点云深度学习中的一个重要任务,其应用广泛,包括机器人、自动驾驶和虚拟现实等领域。

论文解读 | 三维点云深度学习的综述,深度学习,人工智能

图3 S3DIS、语义3D、ScanNet和语义KITTI数据集的比较语义分割结果
02
总结

本文介绍了现在最先进的三维理解方法,包括三维形状分类、三维物体检测和跟踪,以及三维场景和物体分割。并对这些方法进行了全面的分类和性能比较。同时也介绍了各种方法的优缺点,并列出了潜在的研究方向。

作者 | 小雨点

排版 | 春花

审核 | 猫

若您对该文章内容有任何疑问,请于我们联系,将及时回应。如果想要了解更多的前沿资讯,记得点赞关注哦~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-689248.html

到了这里,关于论文解读 | 三维点云深度学习的综述的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 机器学习周刊 第4期:动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述

    机器学习周刊第4期聚焦了AI实战教程、热门计算机科学论文、基于ChatGPT的安卓端语音助手、数学定理分享以及前沿的检索增强(RAG)生成技术综述。

    2024年02月02日
    浏览(62)
  • 基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法——论文解读

    中文论文题目:基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法 英文论文题目:Tilt Correction Method of Pointer Meter Based on Deep Learning 周登科、杨颖、朱杰、王库.基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法[J].计算机辅助设计与图形学学报, 2020, 32(12):9.DOI:10.3724/SP.J.1089.2020.18288.        针对仪

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • 人工智能研究的未来:20 年机器学习和深度学习的论文创意!

    “机器学习的美妙之处在于,它可以应用于你想要解决的任何问题,只要你能为计算机提供足够的例子。”         该文章列出了 20 年机器学习和深度学习本科课程的 2023 个潜在论文想法。每个论文的想法都包括一个 介绍 ,简要概述了主题和 研究目标 。所提供的想法与

    2024年02月09日
    浏览(50)
  • 【论文解读】用于代码处理的语言模型综述

    目录 1.简要介绍 2.代码处理的语言模型的评估 3.通用语言模型 4.用于代码处理的特定语言模型 5.语言模型的代码特性 6.软件开发中的LLM 7.结论与挑战 ​​​​​​​ 1.简要介绍 在这项工作中,论文系统地回顾了在代码处理方面的最新进展,包括50个+模型,30个+评估任务和5

    2024年01月18日
    浏览(44)
  • 深度学习论文解读分享之diffGrad:一种卷积神经网络优化方法

    diffGrad: An Optimization Method for Convolutional Neural Networks Shiv Ram Dubey , Member, IEEE, Soumendu Chakraborty , Swalpa Kumar Roy , Student Member, IEEE, Snehasis Mukherjee, Member, IEEE, Satish Kumar Singh, Senior Member, IEEE, and Bidyut Baran Chaudhuri, Life Fellow, IEEE Adaptive moment estimation (Adam), difference of gradient, gradient descent,

    2024年01月17日
    浏览(48)
  • 点云检测算法之PointPillar深度解读

    论文地址: https://arxiv.org/abs/1812.05784 代码地址: https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet Git链接: 计算机视觉知识汇总 课程来源 : 深蓝学院-环境感知 这是一篇来自19年工业界的文章,在此之前对于不规则的稀疏的点云的做法普遍分为两派: 将点云数据量化到一个个Voxel里,常见的有Voxel

    2024年02月08日
    浏览(39)
  • 论文解读 | KPConv——点云上的可形变卷积网络

    原创 | 文 BFT机器人  《KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds》是一篇发表于2019年的研究论文,作者为Hugues Thomas、Charles R. Qi、Jean-Emmanuel Deschaud、Beatriz Marcotegui和François Goulette。这篇论文关注于点云数据上的卷积操作,提出了一种名为KPConv的卷积方法,旨在解决点云

    2024年02月09日
    浏览(37)
  • 三维重建——商汤NeuralRecon算法详解与论文解读

    论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.00681 代码链接见文末 代码详解: https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/128880856         三维重建,就是将2D的图片信息重建为3D的信息。应用领域广泛。可以应用于原型设计、虚拟现实等。 (1) 相机成像         相机成像一般是小孔成像的原

    2024年02月13日
    浏览(40)
  • Intel RealSense D435i深度相机通过点云获取图片中任意点三维信息(python实现)

    此时效果(左侧RGB图,右侧深度图)(过近时深度信息几乎显示不出来)  按下p键暂停画面 按下s键保存图片 按下r键读取刚才保存的图片,并通过image_sliced文件将图片裁剪到自己需要的范围 image_sliced.py 按下g键进行图像处理,判断方向,并将三维信息显示在图片上 image_pro

    2023年04月08日
    浏览(48)
  • AIGC究竟是什么?深度解读人工智能生成内容

    随着科技的飞速发展,人工智能已经不再是遥不可及的未来技术,而是与我们的生活密切相关。从智能手机到自动驾驶汽车,从聊天机器人到医疗诊断系统,人工智能的应用越来越广泛。在这个过程中,AIGC(人工智能生成内容)作为一个新兴的概念,正逐步走进公众的视野。

    2024年02月09日
    浏览(72)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包