文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

弱监督三维点云语义分割研究综述

表1 弱监督三维点云语义分割方法的框架 2.1 数据输入 本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释，扩展和预处理。需要注意的是，我们关注的是直接输入网络的数据。...现有方法的输入有两种情况：第一种情况是将点云和相关图像一起选择为输入[13, 15]，而第二种情况则只需要3D点云。常见的3D数据有连续帧点云和时间信息以及断续的点云。...相反，断续帧数据被广泛使用，因此是最常见的输入选择。 为了减少注释的成本并从断续帧点云数据中获取更多可用信息，研究人员探索了三种处理原始点云的策略。...2.2 特征嵌入 特征嵌入的目标是将每个特征与其相关的表示进行关联，本节将研究现有方法在使用连续帧点云和不连续帧点云作为输入时选择特征嵌入网络的不同策略。...后者在带有标记和伪标记的超点上交替执行注意机制，提取两者的更具辨别性的上下文特征。Liu等人提出的OTOC方法[31]对原始点云进行超体素分割，然后通过为每个对象随机标注一个点来生成初始伪标签。

51430

Adaptive-LIO：通过环境自适应提升 LiDAR 惯性里程计的鲁棒性和精度

例如，我们希望 将 10Hz 采样频率的原始点云，重新划分为 20Hz 采样频率的点云。为了实现这一目标，我们的帧分割策略如下： 1....重新划分时间间隔 使用时间戳集合中的某个时间点作为起点，然后选取 相邻的时间点作为终点，将点云数据重新打包成新的帧序列。...第二步：LO 和 LIO 模式的相互切换 我们将连续的激光雷达帧定义为一个序列，其中每一帧的起始状态和结束状态分别具有对应的时间戳。相邻帧的时间戳满足连续性，即前一帧的结束时间与后一帧的开始时间相同。...LIO 模式切换到 LO 模式 在每一帧数据降采样完成后，我们使用 IMU 预测当前帧的初始状态和结束状态。这些预测状态将作为 LIO 进行优化的先验值。...具体来说，当前帧的初始状态通常直接继承自上一帧的结束状态。对于当前帧的结束状态，我们使用 IMU 数据结合时间积分计算其姿态、速度和位置变化。

6210
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    ALOAM:激光雷达的运动畸变补偿代码解析

    激光雷达的一帧数据是过去一周期内形成的所有数据,数据仅有一时间戳,而非某个时刻的数据,因此在这一帧时间内的激光雷达或者其载体通常会发生运动,因此,这一帧的原点不一致,会导致一些问题,这个问题就是运动畸变...如何进行运动补偿?...2 如果有imu,可以方便的求出每个点相对起始点的旋转 3 如果没有其它传感器,可以使用匀速模型假设,使用上一帧间里程计的结果,作为当前两帧之间的运动,同时假设当前帧也是匀速运动,也可以估计出每个点相对起始时刻的位姿...将帧中间的点转到起始点坐标系下 这个是通过反变换的思想,首先把点统一到起始时刻坐标系下,再通过反变换,得到结束时刻坐标系下的点。...是结束时刻坐标系转到起始时刻坐标系 的 旋转 和 平移。

    2.6K10

    《计算机网络系列》——TCP粘包很难么，我为何屡屡受挫？？

    接收方应用程序收到的字节流必须和发送方应用程序发出的字节流完全一样。 包的概念是在那一层谈到的？ 数据帧（Frame）：是一种信息单位，它的起始点和目的点都是数据链路层。...数据包（Packet）：也是一种信息单位，它的起始和目的地是网络层。 数据报（Datagram）：通常是指起始点和目的地都使用无连接网络服务的的网络层的信息单元。...段（Segment）：通常是指起始点和目的地都是传输层的信息单元。 消息（message）：是指起始点和目的地都在网络层以上（经常在应用层）的信息单元。...帧，工作在二层，数据链路层传输的是数据帧，包含数据包，并且增加相应MAC地址与二层信息；数据包，工作在三层，网络层传输的是数据包，包含数据报文，并且增加传输使用的IP地址等三层信息。...如果没有复用一个连接只提供给端到端的两个进程使用，这是数据的传输方和发送方都是约定好了数据的格式的，但是多个进程使用一个TCP连接，此时多种不同结构的数据进到TCP的流式传输，边界分割肯定会出这样或者那样的问题

    79110

    非重复型扫描激光雷达的运动畸变矫正

    然而，由于汽车行业对性能、可靠性和成本的更高要求，新兴的激光雷达被开发出来，并且具有更严重的运动失真（表一）。 将相机和激光雷达融合在一起进行全三维速度估计将两者的优点结合在一起。...在检测中，使用图像检测方法或激光雷达检测方法或两者来识别运动物体。一旦识别出图像中的对象，就会提取并关联相应的点云，分别对点云数据和图像数据进行优化，分别以帧更新率进行三维速度估计和切向速度估计。...如果无法使用精确的GNSS惯性系统，则可以使用激光雷达惯性里程计系统来估计自我运动速度，在去除自我运动失真后，通过YOLO算法通过图像检测运动对象和相应的ROI边界框，通过边界框分割对象的相应点云，并将其与对象关联...实验 A、 切向分辨率增强摄像头能力 图6展示了摄像机在点云失真校正中的切向分辨率增强能力，来自三个连续帧的原始点云显示在第一行，由于非重复激光雷达的扫描性质，模糊效果非常明显，当仅使用激光雷达的点云进行优化时...图7：对实际道路数据上的跟踪对象，采用该方法和HOLD方法进行的运动失真校正的清晰度评分 C、 跟踪性能 为了进一步了解所提出的方法如何跟踪对象并及时执行畸变校正，我们查看了图7中的几个跟踪对象和相应的交通场景

    1.1K30

    用SAM做零样本视频对象分割！港科大等开源首个「稀疏点传播」方法SAM-PT，性能直追有监督SOTA

    SAM的训练数据为SA-1B，包含1100万张图像和超过10亿个遮罩，比现有的分割数据集大400倍，大规模数据也使得SAM对新数据有着非常强大的零样本泛化性能。...SAM-PT主要由四个步骤组成：为第一帧选择查询点；使用点跟踪器将选择的查询点传播到所有视频帧；使用SAM根据传播的点生成每帧的分割掩码；通过从预测的遮罩中采样查询点来重新初始化。 1....点追踪（Point Tracking） 用查询点初始化后，使用稳健的点追踪器在视频的所有帧中进行点传播，从而可以得到点轨迹和occulusion分数。...分割 在预测的轨迹中，non-occulded点作为目标物体在整个视频中的指示器，可以用来提示SAM，并利用其固有的泛化能力来输出每帧分割掩码预测。...对新的点重复步骤1-4，直到视频中的所有帧都被处理完毕；重新初始化过程的作用是通过丢弃已经变得不可靠或被遮挡的点来提高跟踪的准确性，同时纳入视频中后来变得可见的物体分割的点。

    49320

    具有在线外参校准的多激光雷达系统的里程计和地图绘制系统

    在原有里程计算法的基础上，提出了一种在局部窗口内充分利用多个激光雷达测量数据的方法。增加约束有助于防止帧间配准的退化或失败。...对不同激光雷达探测到的原始点云进行去噪处理，提取边缘（蓝点）和平面（红点）特征，这些特征显示在右上角。建议进行在线校准，以获得准确的外部信息。之后，里程计和建图算法使用这些特征来估计姿势。...不确定性感知的多激光雷达地图保持了一个全局一致的地图，以减少里程计漂移和去除噪声点。 数据预处理 将点云分割成多个簇，去除噪声，然后提取边缘和平面特征。...A.对噪声进行分割 在已知激光雷达垂直扫描角度的情况下，可以将原始点云投影到距离图像上，而不需要数据丢失。在图像中，每个有效点由一个像素表示。像素值记录从一点到原点的欧氏距离。...在x，z方向的姿态估计是退化和不确定的，使得天花板和地面上的地图点有噪声。M-LOAM通过平滑噪声点来保持地图质量(b） 场景图像。

    55930

    弱监督三维点云语义分割研究综述

    2.1 数据输入本节将介绍弱监督三维点云语义分割任务中常用的输入类型以及如何对原始点云进行注释，扩展和预处理。需要注意的是，我们关注的是直接输入网络的数据。...现有方法的输入有两种情况：第一种情况是将点云和相关图像一起选择为输入[13, 15]，而第二种情况则只需要3D点云。常见的3D数据有连续帧点云和时间信息以及断续的点云。...相反，断续帧数据被广泛使用，因此是最常见的输入选择。为了减少注释的成本并从断续帧点云数据中获取更多可用信息，研究人员探索了三种处理原始点云的策略。...2.2 特征嵌入特征嵌入的目标是将每个特征与其相关的表示进行关联，本节将研究现有方法在使用连续帧点云和不连续帧点云作为输入时选择特征嵌入网络的不同策略。...后者在带有标记和伪标记的超点上交替执行注意机制，提取两者的更具辨别性的上下文特征。Liu等人提出的OTOC方法[31]对原始点云进行超体素分割，然后通过为每个对象随机标注一个点来生成初始伪标签。

    59330

    实时的激光雷达点云压缩

    距离图像不仅对原始点云进行初始压缩，而且提供了非结构化点云的结构化表示。然后我们通过拟合平面对K帧进行空间编码；然后利用K帧中的拟合平面对P帧进行时间编码，大大提高了整体压缩速率和速度。...最后，在我们的压缩中使用不同的数据结构。原始点云将转换为距离图像。经过空间编码后，距离图中的大部分片段都是平面编码的，不合格的区域留在残差图中。...点云配准：配准的测试使用了基于点云PCL库的ICP算法进行对比测试。 点云目标检测：使用了体素网格的深度学习的方法测试对比。 点云场景的分割：使用了基于DNN的squezeseg方法。...使用三个评估指标：未压缩点云的压缩率、FPS的压缩速度和应用程序结果的精确度。评估压缩如何影响点云应用结果，这才是最终的关键。所以这里数据集使用KITTI数据集来评估点云配准和点云对象检测。...为了评估点云分割，使用SemanticKITTI数据集。 硬件平台：使用英特尔I5-7500与，和一个移动平台配备Nvidia Jethon Tx2使用C++实现点云的压缩。

    1.5K20

    视频编解码学习之二：编解码框架「建议收藏」

    序列结束码：专有的一段比特串，标识该序列的压缩数据的结束 MPEG-2的序列结束码为十六进制数000001(B7)。 5. 图像组编码对象 6....视频编解码关键技术 预测：通过帧内预测和帧间预测降低视频图像的空间冗余和时间冗余。 变换：通过从时域到频域的变换，去除相邻数据之间的相关性，即去除空间冗余。...第一步：检查起始点和其周围步长为R/2的8个点，将最优点作为第二步的起始点； 第二步：以新的起始点为中心检查其周围步长为R/4的8个点，找到最优点作为第三步的起始点； 第三步：以新的起始点为中心检查其周围步长为...十字搜索 起始搜索步长R/2，从起始点开始以”X”形十字搜索，当搜索步长降为1时，如果上一步的最优点为中心点，左上点或右下点，则这一步搜索以”+”形状十字搜索，然后结束搜索，否则还是以”X”形十字搜索...，则在最优点邻近的三个点中搜索最优点，然后结束搜索，否则，和三步搜索方法过程一样 其中一个搜索路径需要检查点个数为17+3=20，另一个需要17+8+8=33。

    1.6K20

    LOAM 论文及原理分析「建议收藏」

    作者提出了新颖的方法就是提取边缘点和平面点作为特征点来使用，这种提取的方法就很简单只需要计算一个点前后五个点就可以得到该点的曲率，计算量就减少了很多。...为了防止特征点聚集，将每一次扫描的点云分成四份，从每份中选取两个曲率最大的点作为边缘点和四个曲率最小的点作为平面点。...在一次扫描结束时，这一次扫描获得点云Pk会有一个获取时间tk+1。将投影后的点云记为P¯k，在下一次扫描时会使用P¯k和Pk+1做匹配求激光雷达的运动。...因此如果知道了一帧数据终止点相对于起始点的转换矩阵就可以对这一帧数据中的任意点按照其获得时相对于起始点的时间进行插值。获得每一个点的位姿。...插值公式如下图所示： 为了获得这一帧数据中的点和上一帧数据中点的对应关系，我们使用一个旋转矩阵R和一个平移量T表示。

    1.2K20

    大场景三维点云的语义分割综述

    如何优雅地通用地实时地高效地处理大场景点云，仍是未解决的问题。 三. 介绍一些方法 主要关注最新的应用在无人驾驶场景的大场景点云语义分割方法。这些方法大致分为两类，基于2D的和基于3D的。...实验：使用KITTI的3D object数据集，和SOTA方法做了对比，可以看出效果有一定提升，但并不明显。 ? ?...2.使用DarkNet53作为2D网络的backbone，如图3. 3.后处理：2D分割后的结果重投影回3D空间会有拖影，作者采用GPU的kNN得到每个点的语义投票得分（认为相邻点的语义类别应当相同）。...，首先对原始点云去除地面，快速聚类并优化候选点云簇，然后将点云簇进行坐标变化及数据增强，并训练一个点云分割网络得到每个点精确的语义标签。...实验：用了阿里巴巴2018BDCI竞赛的数据集（80000帧）和一个没有开源的公司数据集（3000帧），没有用KITTI的数据集测试。其他方法在这些数据集上的表现应当是作者复现得到的。 ? ? ?

    4.6K12

    SAGE-ICP：语义信息辅助的ICP方法

    (a) 和 (b) 显示了在移动机器人通过十字路口之前和之后我们的局部地图如何更新。没有语义信息的点（用黑色标记）逐渐被带有语义信息的点替换。...首先通过点云语义分割网络[5]将语义标签分配给原始点云。然后进一步处理属于车辆的语义点以获得实例分割结果，同时利用先验知识去除潜在的动态车辆。...实时语义分割 Cylinder3D是一个圆柱分区和非对称的3D卷积网络，它将点云特征和体素推理结果结合在一起，优于基于深度图的2D卷积方法，虽然原始的Cylinder3D在笔记本电脑上很难实时应用于机器人应用...首先将整个语义标签推理过程分为三个不同的阶段；其次合并了成对的连续帧以馈送到神经网络。首先通过圆柱分区栅格化原始点云的第一帧，并通过MLP提取点云特征。...为了确保过程1（图2中的P1）的实时性能，我们随机选择每个体素中的一个点，将其提取的特征作为体素特征。第二帧以相同的方式处理，然后与第一帧一起打包进入队列1。

    49040

    轻量级实时三维激光雷达SLAM，面向大规模城市环境自动驾驶

    通过配准提取的边缘和平面点来估计车辆的姿态。最后，使用两步循环检测来优化全局图，消除累积误差。我们的系统的有效性和鲁棒性已在数据集KITTI[15]和MVSECD[16]上得到验证。...03  框架介绍 本文提出的系统框架如图1所示，其中，前端从传感器获取点云数据，并对原始点云进行预处理以分割地面点。使用深度信息对非地面点进行排序。通过自适应提取方法从非地面点提取边缘和平面特征。...历史关键帧中省略了与当前帧类似的帧。两个相似帧的相对姿态作为约束边添加到图形优化中。我们使用两步循环检测方法。首先，使用快速高效的循环检测方法扫描前后信息[27]从历史关键帧中找到闭环候选帧。...然后，使用ICP将当前帧与候选帧进行匹配，以获得两帧之间的分数。如图6所示，如果分数小于预设阈值，则在两帧中发生循环。循环的两个帧之间的相对位置作为约束边添加到图优化系统GTSAM[28]中。...在测试中，仅使用了激光雷达的数据。数据集是从包括城市、农村和公路在内的大型复杂场景中收集的。选择提供地面真实值的序列00-10来评估算法。11个序列中有23201帧和22km的轨道长度。

    3.6K71

    STRL：3D 点云的时空自监督表示学习

    2）不变性 设计原则：通过数据增强和对比学习数据不变性，已在图像和视频上显示出良好的结果。一个自然的问题出现了：如何引入和利用 3D 点云的不变性来进行自监督学习？...具体来说，对于自然图像/视频，在深度序列中采样两个具有自然视点变化的帧作为输入对。对于 3D 形状这样的合成数据，通过旋转、平移和缩放来增强原始输入以模拟视点变化。...平均而言，每帧大约有120000个点。与ScanNet类似，对滑动窗口中的关键帧和帧对进行子采样，作为训练对。对于自然场景的预训练，通过将合成时间变换应用于两个点云来进一步增强数据多样性。...STRL 可以灵活地与各种backbone一起工作。SVM 使用从 ModelNet40 数据集的训练集中提取的全局特征进行训练。在预训练和 SVM 训练期间，从每个形状中随机抽取 2048 个点。...数据效率 为了进一步分析训练数据的大小如何影响模型，通过从整个 1513 个序列中采样 25000 帧深度图像，使用 ScanNet 数据集的一个子集预训练 DGCNN 模型。

    75640

    我们急需三维激光数据的语义分割吗？

    现有的文献综述都集中在总结和分类已经存在的问题，并没有分析数据集不足所引起的匮乏效应。 本文是首先使用深度学习技术来分析三维语义分割数据集不足。...使用场景距离 每一列表示每一帧数据每一个类别的数量。...图4不同数据集类别之间的比较 2).Semantic3D: Semantic3D在训练集中包含15个场景。每一帧都是使用地面激光扫描仪从固定位置测量的单个帧。...原始点云处理的主要难点是如何从非结构化的点云中提取局部上下文特征。 **1)Point-wise Shared MLP:**基于点的共享的全连接层。...图18 方法论、数据集以及一些公开的问题 欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、检测分割识别、三维视觉、医学影像、GAN、自动驾驶、计算摄影、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群

    1.8K10

    如何在WPF绘图中（通过贝塞尔曲线）绘制平滑曲线

    曲线从起始点（A）开始，向第一个控制点（B）的方向移动。它在终点（D）结束，从第二个控制点（C）的方向来。图中的蓝色线显示了端点和控制点之间的方向。...首先，使用您想要连接的点来找到适当的控制点。然后使用它们来构建一个包含PolyBezierSegment对象和所有其他必要的中间对象的路径。这样就可以使用WPF构建平滑的曲线。 寻找控制点 ?...当您查看代码时，您将看到它是如何工作的。 请注意，您使用同一段来定义特定数据点两侧的控制点。在图中，你使用相同的绿色虚线段来定义点B之前和之后的控制点。...要找到蓝色曲线在点C附近的控制点，您可以类似地查看点B和D之间的部分。 建立这一系列曲线有两种特殊情况。起始点和结束点两边都没有邻居，所以它们被用来代替它们缺少的邻居。...如果数据点是第一个或最后一个点，那么这个位置之前或这个位置之后的两个点将不存在。在这种情况下，代码将使用数据点来获取前一节中描述的红色虚线，用于那些特殊情况。

    3.1K20

    CVPR 2020 | RandLA-Net:大场景三维点云语义分割新框架（已开源）

    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 (irregular)、非结构化 (unstructure)并且无序 (orderless)的，目前广泛使用的卷积神经网络并不能直接应用于这类数据。...该方法不仅在诸如Semantic3D和SemanticKITTI等大场景点云分割数据集上取得了非常好的效果，并且具有非常高的效率(e.g. 比基于图的方法SPG快了接近200倍)。...因此，对于大场景点云作为输入的情况，我们何不尝试下随机降采样呢？ 但新的问题又来了：随机地对点云进行降采样势必会导致有用的信息被丢失，如何克服这个问题？...通过后面的ablation实验，我们的扩张残差块最终使用两组LocSE和attentive pooling单元，以平衡最终的分割性能以及计算效率。 图 5....我们按照官方的train-validation-test进行分类，其中序列00~07以及09~10(19130帧)作为训练集，序列08(4071帧)作为验证集，序列11~21(20351帧)用于在线测试

    4.5K51

    pyaudio库的安装（portaudio.h文件无法找到问题解决）

    为此，此库提供了两种算法：分类的方法和隐马尔科夫的算法  - 无监督的语音分割：无监督的或者半监督的，不需要提供知识准备，主要的例子是静音检测，语音聚类，语音缩略图 有监督的 固定长度的分割算法（fix-sized...mtFeatureExtraction() 使用已经训练好的模型来进行分类 只要两个段相连并且都是同一个类别，就将两个段进行合并 将数据进行可视化 注意事项，一个.segment的文件必须要有 plotSegmentationResults...()用来画图可视化数据 隐马尔科夫模型分割算法（HMM-based segmentation） 用户需要提供已经标注过的数据，包括：段开始点，段结束点，段类别 一个语音文件配一个标注的配置文件，两者构成训练集...TrainHMM_fromFile()和TrainHMM_fromDir()是两个训练的函数 hmmSegmentation()函数用来使用HMM算法 plotSegmentationResult()...无监督的语音分割 静音检测 短时间特征提取 训练SVM，在高能帧和低能帧中，特别的，10%的高能帧和10%的低能帧用在训练SVM模型 将SVM分类器用在全部的语音中，得到一串概率值，对应此帧是个时间帧

    1.9K50
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券