论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.05128 代码地址：https://github.com/shachoi/HANet（已开源）该论文利用了城市场景图像的内在特征，并提出了一个通用的附加模块，称为高度驱动的注意力网络（HANet），用于改善城市场景图像的语义分割。将城市场景图像进行垂直方向的分割后（分为上部、中部、下部），像素级类别分布彼此之间存在显著差异
基于MindSpore框架的室内场景图像分割方法研究概述 本文以华为最新国产深度学习框架Mindspore为基础，研究室内场景语义分割方法。本文基于注意力机制改进U-Net网络，并选取VGG16与ResNet50作为骨干网络，并且利用VGG16与ResNet50的预训练权重进行迁移学习。整体的技术路线如图1所示。 图片1项目地址相关配置名称配置信息NPUAscend910操作系
一．点云语义分割输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。如图所示，不同颜色代表不同类别。一．面临挑战1、点云的无序性：点云的输入是无序的，点云顺序的变化不应影响结果。目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。2、点云旋转不变性表达：对于点云的SO3变换，应当不影响点云的语义类别，但现有方法不具有旋转平移不变性等。3、点云特征的有效提取：传
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2022-12-28 13:44:50
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2002.10120代码地址：https://github.com/donnyyou/torchcv该论文提出了一种有效且快速的场景解析方法。通常，提高场景解析或语义分割性能的常用方法是获得具有强大语义表示的高分辨率特征图。广泛使用的有两种策略：使用带孔（空洞）卷积或特征金字塔进行多尺度特征的融合，但会有计算量大、稳定性的考验。受光流技术启发，
场景图与场景内容分离虽然没有得到权威的论证，但我还是坚信场景图和场景内容的分离的设计一定是整个Ogre项目中最亮眼的地方。虽然看起来它是一个如此的简单易懂，不过对于那些仍然坚守“传统的设计方法”来完成场景图设计的人仍然会难以理解。 在传统设计中（就是很多商业和开源3D引擎所采用的）将场景内容和场景结构放到一个继承体系中，并将场景内容生硬的作为场景节点的子类。我断言这是一个极其失败的设计方
tensorflow2.3实现街景语义分割Cityscapes评测数据集即城市景观数据集，在2015年由奔驰公司推动发布，是目前公认的机器视觉领域内最具权威性和专业性的图像分割数据集之一。提供了8种30个类别的语义级别、实例级别以及密集像素标注（包括平坦表面、人、车辆、建筑、物体、自然、天空、空）。Cityscapes拥有5000张精细标注的在城市环境中驾驶场景的图像（2975train，500
论文标题：LISU: Low-light indoor scene understanding with joint learning of reflectance restoration代码：GitHub - noahzn/LISU: Low-light Indoor Scene Understanding期刊：ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote
目录一、Title二、Journal三、Background四、Model五、ExperimentsExperiment 1Experiment 2Experiment 3Experiment 4Experiment 5论文阅读时间: 2021-4-15 11:22:31一、Title RTFNet: RGB-Th
1. 概述语义分割 (Semantic Segmentation) 是计算机视觉对现实世界理解的基础,大到自动驾驶,小到个人应用只要细心观察都可以发现语义分割的应用场所无处不在， 其实语义分割相当于是 图像分割+ 对分割区域的理解。 图一可以看出图像分割就只负责分割出图像种不同的区域。 与图一的图像分割相比,图二的语义分割明显更进一步，不仅分割出了不同的”区域”,同时也理解不同”区域”所代表的事物
**FuseNet: Incorporating Depth into Semantic Segmentation via Fusion-based CNN Architecture在本文中，我们解决了室内场景理解的问题，假设RGB和深度信息同时可用（见图1）。这个问题在包括机器人在内的许多感知应用中相当关键。我们注意到，虽然室内场景具有丰富的语义信息，但由于对象的遮挡和背景的杂乱，它们通常比室外
作者Qingyong Hu论文链接：https://arxiv.xilesou.top/abs/1911.11236TensorFlow代码：https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net先上效果图:Introduction实现高效、准确的大场景三维点云语义分割是当前三维场景理解、环境智能感知的关键问题之一。然而，由于深度传感器直接获取的原始点云通常是非规则化
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2022-07-29 09:00:25
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PointCloudSegmentation1、背景对点云进行语义分割是对3D世界理解的前提，鲁棒的3D分割对于各种应用非常重要，包括自动驾驶、无人机和增强现实。过往几期的分享中，大家往往关注于不同目标的分离，但很少关注3D点云的边界。目前的3D点云分割方法通常在场景边界上表现不佳，这会降低整体分割的性能。场景边界上的准确分割非常重要。首先，清晰的边界估计可能有利于整体分割性能。例如，在2D图像分
三维点云语义分割模型总结1.PointNet（CVPR2017）1.1 网络基本架构功能介绍1.2 网络的两个亮点：1.3 解决问题详细方案1.4 实验结果和网络的鲁棒性1.5 pointnet代码详解2.PointNet ++（NIPS 2017）2.1 网络基本架构功能介绍：2.2 网络的亮点：2.3 解决问题详细方案2.4 PointNet++代码解析3. PointSIFT4. Expl
引言点云分割是根据空间、几何和纹理等特征对点云进行划分，使得同一划分内的点云拥有相似的特征。点云的有效分割是许多应用的前提，例如在三维重建领域，需要对场景内的物体首先进行分类处理，然后才能进行后期的识别和重建。传统的点云分割主要依赖聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法，在很多技术上得到了广泛应用，但当点云规模不断增大时，传统的分割算法已经很难满足实际需要，这时就需要结合深度学习进行分割。本文将重
根据知网的一篇文章写的总结，详见我的资源:深度学习在点云分类中的研究综述_王文曦.pdf 这篇文章详细介绍了点云语义分割的发展概况。正文开始点云的语义分割的发展概况，先上图：基于深度学习的分类方法相比于传统算法，深度学习的优势在于无需人工参与设计，能够实现自动学习大数据的特征[67]。本章根据点聚合的方式将基于深度学习的点云分类算法划分为基于投影的点云分类方法和基于原始点云的分类方法两个大类，并选
论文方法三维激光雷达传感器在自主车辆感知系统中发挥着重要作用。近年来，激光雷达点云的语义分割发展非常迅速，受益于包括SemanticKITTI和nuScenes在内的注释良好的数据集。然而，现有的激光雷达语义分割方法都是封闭集和静态的。闭集网络将所有输入视为训练过程中遇到的类别，因此它会错误地将旧类的标签分配给新类，这可能会带来灾难性后果。同时，静态网络受限于某些场景，因为它无法更新自身以适应新环
介绍之前的点云工作介绍大场景三维点云的语义分割方法RandLA-Net。1)目标大多数方法如pointnet,pointnet++,pointcnn等只是处理小范围（如4k个点的1m×1m blocks），少量方法可处理大场景，但它们依赖于耗时的预处理或昂贵的体素化的步骤，预处理的时候进行了切块，把本该连一起的点云切开了，切开的部分可能成了不同的预测，网络可能没有学习到点云的几何信息，而是在拟合信
文章目录-1. 语义分割0. 三维表示的数据结构0.1. Point cloud0.2 3D voxel grids0.3 collections of images/muti-view0.4 polygon1. PointNet1.1 提升准确度的关键步骤1.1.1. 解决无序性1.1.2. 解决几何旋转问题1.2 网络结构1.3 结果2. PointNet++2.1 网络结构2.2 自适应的
大家好，最近看了很多大场景点云分割的论文，就这个博客给大家进行一下总结，方便大家一起学习和理解。 大场景点云目前很多算法都是基于RandLA-Net进行更新迭代的，它们的思想转变都是由FPS采样变为RS采样，这样采样的好处是可以降低采样的时间，并且可以处理点数比较多的点云。目前很多点云分割算法都是基于2017年的PointNet进行改进的，它提出的逐点MLP的思想有效的解决了点云的无序性。 首先对
1. 概述语义分割 (Semantic Segmentation) 是计算机视觉对现实世界理解的基础 , 大到自动驾驶 , 小到个人应用只要细心观察都可以发现语义分割的应用场所无处不在， 其实语义分割相当于是 图像分割 + 对分割区域的理解。 图一可以看出图像分割就只负责分割出图像种不同的区域。 与图一的图像分割相比 , 图二的语义分割明显更进一步，不仅分割出了不同的”区域”, 同时也理解不同”区
