真实世界中depth 意思是你和观察物体之间的距离。深度图是将三维场景转化为二维表示，并将深度设置为恒定距离。...下面是它的工作原理： 来自被观察物体的光穿过光学中心，或者说穿过两个照相机的图像平面上的不同点的孔径和平台。...Z Z是深度或者真实世界深度的规范术语 现在看看当观察点越远，图像平面上的点更加接近，同理观察点越近，图像平面上的点间隔越远。 所以当相机是立体纠正时，这些偏移只能在一个方向上移动。...可以指深度图或者视差图，因为都是深度相关的。 Introducing AVDepthData 苹果的平台( iOS, macOS, and tvOS)对于深度的规范表示叫做AVDepthData。...AVDepthData的核心属性： @available(iOS 11.0, *) open class AVDepthData: NSObject { open var depthDataType
0.笔者个人体会： 这个工作来自于中国香港科技大学和中国香港城市大学。我们知道，随着三维传感器以及相关扫描技术的进步，三维点云已经成为三维视觉领域内一项十分重要的数据形式。...并且随着深度学习技术的发展，许多经典的点云深度学习处理方法被提出来。但是，现有的大多数方法都关注于点云的特征描述子学习。...并且，在稠密的点云数据帧中，如果对所有点云都进行处理，将会带来巨大的计算和内存压力。针对这种问题，提取部分具有代表性的关键点则成为一种自然而且有效的策略。但是，什么样的点可以称为三维点云中的关键点呢？...本工作受D2-Net启发，提出了一种新的三维点云关键点定义方式，将其与三维点的特征描述子关联起来，有效的回答了什么是三维点云中的关键点，并验证了该方法检测到的关键点的可重复性。...但是，本方法的不足也十分明显。正是由于它将关键点的检测定义在三维点云点特征上，因此，在检测关键点时，需要对输入点云的所有点都提取相应的点特征。
此外，还有一些综述侧重于对点云的具体任务的基础原理及关键技术进行分类、分析与总结，例如，点云法向量估计任务[47]、点云场景分割任务[48]、点云语义分割任务[49-51]、点云配准任务[52]、点云序列的点态预测任务...，连接起来使用卷积核，有效地聚合来自不同对齐的信息，而不同于KPConv[70]为每个对齐输入使用单独的卷积核。...ModelNet数据集包含了来自662个类的127915个3D目标物体，其子集ModelNet10包含了来自10个类的4899个目标物体，ModelNet40包含了来自40个类的12311个目标物体。...ShapeNet数据集包含了约300万个3D目标物体，其子集ShapeNetCore包含了来自55个类的51300个目标物体。2）评价指标。...大部分点云任务的处理也都要用到法线，包括点云平滑滤波、点云配准、点云曲率计算等。此外，估计一个点云的表面法线是3D重建任务的一部分[85]，性能优劣将直接影响到后续的重建结果。
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 一：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。...二：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。...三：点云特征的有效提取：传统手工特征效果不足，CNN不能直接应用与点云数据，如何有效捕捉点云之间的位置关系及特征关系仍是一个开放的问题。...manner）将注意力机制用在三维点云语义分割中。
，提取用于三维激光点云场景识别的描述子仍然是一个开放的问题，不同于大部分基于原始点云数据局部、全局和统计特征对场景进行描述，本文的方法主要依靠语义信息来提高对不同场景的适应性。...模仿人类的认知习惯，我们利用场景中的语义目标及其空间位置分布信息，提出了一种基于语义图的场景识别方法。...首先我们创新地提出了语义图的表达方式，直接保留了原始点云的语义和拓扑信息，随后将场景识别建模为图匹配问题，利用提出的网络计算图间的相似度。...主要贡献 基于人类认知习惯，我们提出了一种语义图来表达原始点云中的语义信息以及语义目标之间的拓扑关系； 我们提出了一种用于估计图匹配相似性的网络，可以用于回环检测； KITTI上的大量实验证明我们的方法达到...我们利用RangeNet++使用SemanticKITTI的语义标签对数据进行语义分割，再通过聚类获得语义目标，如上图所示，每一个节点由中心点坐标以及语义信息构成； B 图相似度网络 ?
大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道， 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云，无处不在...3D点云应用深度学习面临的挑战。首先在神经网络上面临的挑战： （1）非结构化数据（无网格）：点云是分布在空间中的XYZ点。 没有结构化的网格来帮助CNN滤波器。...（2）不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。 如下图所示： ?...（3）点云数量上的变化：在图像中，像素的数量是一个给定的常数，取决于相机。 然而，点云的数量可能会有很大的变化，这取决于各种传感器。...来自斯坦福大学，他们的工作引起了很多关注。他们做了一些令人惊讶的简单的事情，并证明了为什么它运作良好，他们分别在每个点上训练了一个MLP（在点之间分享权重）。每个点被“投影”到一个1024维空间。
将2d 齐次点的中心点坐标转移到原点，2d 齐次点和原点的平均距离为 2 \sqrt{2} 2 。...中心点为原点，且三个点距离原点的距离的平均值为 $\sqrt{2}$ % 可以验证： dist = sqrt(a1(1,:).^2+a1(2,:).^2); % 2.1213 0 2.1213 meandist...4. ransac 算法：对匹配对剔除外点，multigsSampling 得到500组残差 3040（sift匹配对数）*500 得到小于Ransac阈值数量最多的一组残差，找到内点的索引...++ 函数，二维数组变成按列排列的一维数组指针，三维数组（如rgb 图像）变成二维数组指针（M* ( N * 3) ），不过在取像素值时也是变成一维数组按列索引 void mexFunction(int...∗是网格的顶点坐标，xi是经过RANSAC算法筛选后的匹配对(xi,xi′)中的左图关键点坐标！
摘要 本文研究三维点云的标记问题。介绍了一种基于三维卷积神经网络的点云标记方法。我们的方法最大限度地减少了标记问题的先验知识，并且不像大多数以前的方法那样需要分割步骤或手工制作的特征。...我们的贡献主要包括：（1）提出了一个三维卷积神经网络（3D-CNN）的框架，并设计了一种有效的算法来标记复杂的三维点云数据。...对于三维点云，Maturana和Schererappied 3D-CNN用于从激光雷达点云探测着陆区域[8]。Prokhorov提出了一种用于分段点云分类的3D-CNN方法[9]。...四 体素化 我们通过以下过程将点云转化为三维体素。我们首先计算全点云的边界框。然后，我们描述了如果选择点云的中心点，如何保持局部体素化。...七 实验 A.数据集和培训设置 在渥太华市区的一个大型激光雷达点云数据集上对该标记系统进行了评估。数据来自一个机载扫描仪和四个车载扫描仪的融合。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。...相关工作 点云特征 点云的大多数现有特征都是针对特定任务人工完成的。...基于特征的 DNN： [6,8]首先通过提取传统形状特征将三维数据转换为矢量，然后使用全连接的网络对形状进行分类。我们认为这种方法受到提取特征表示能力的限制。...换句话说， 假设一个点云有 N 个 3D 点集合， 单就这些点的先后顺序排列组合，就有 N! 种可能 。 02 点之间的互动 点来自具有距离度量的空间。...关于 T-net 的更多细节在补充中。 这个想法可以进一步扩展到特征空间的一致性。我们可以在点要素上插入另一个对齐网络，并预测要素变换矩阵以对齐来自不同输入点云的要素。
| 王豫 编辑 | 赵晏浠 论文题目 LION: Latent Point Diffusion Models for 3D Shape Generation 论文摘要 去噪扩散模型(DDMs)在三维点云合成中取得了很好的效果...为了改进3D DDMs并使其对数字艺术家有用，人们需要(i)高生成质量，(ii)操作和应用的灵活性，如条件合成和形状插值，以及(iii)输出光滑表面或网格的能力。...为此，作者引入层次潜点扩散模型(LION)来生成三维形状。LION被设置为具有层次潜空间的变分自编码器(VAE)，该潜空间结合了全局形状潜表示和点结构潜空间。...与直接在点云上操作的ddm相比，分层的VAE方法提高了性能，而点结构的隐藏层仍然非常适合基于DDM的建模。在实验上，LION在多个ShapeNet基准上实现了最先进的生成性能。...此外，作者的VAE框架允许作者轻松地将LION用于不同的相关任务:LION擅长于多模态形状去噪和体素条件合成，它可以适用于文本和图像驱动的3D生成。
原文链接：点云可以预测未来？波恩大学最新开源：自监督的三维点云预测 德国波恩大学StachnissLab最新工作，基于自监督学习的未来三维点云预测，被CoRL2021录用。论文及代码都已开源！...波恩大学最新开源：自监督的三维点云预测 随着自动驾驶技术的发展和对安全性能要求的提高，大多数无人车会搭载 三维激光雷达，即所谓的 LiDAR，来感知周围的环境。...LiDAR可以生成无人车周围场景的局部三维点云。这些三维点云数据可以被广泛用于众多机器人和自动驾驶任务，例如定位、物体检测、避障、三维重建、场景理解和轨迹预测等等。...右上角展示的是T时刻的当前观测，剩下五幅图像依次展示的是接下来 五个时刻的未来点云。红色显示的是点云真实观测，蓝色显示的是所提方法预测得到的点云观测。...其可以联合估计未来范围图像和对应每个三维点的分数，用以确定多个未来时间步长的三维点的稳定度。
以此表彰在大模型生态领域具有卓越表现和领导地位的企业。主办方评价道：大模型领军企业不仅在大模型技术上拥有先进的能力和成果，而且在推动大模型技术的应用、产业化以及构建生态方面都发挥着关键作用。...一直以来，腾讯云积极迭代大模型产品技术，参与行业大模型标准建设，助力实体产业高质量发展。我们依托腾讯云TI平台，打造行业大模型精选商店，提供MaaS一站式服务，助力客户构建专属大模型及智能应用。...不断为千行百业输送行业大模型解决方案的同时，腾讯云一直以来都在积极参与大模型标准建设。与中国信通院共同发布《行业大模型标准体系及能力架构研究报告》，并作为核心单位推进行业大模型标准建设。...除此之外，腾讯云还被AIIA授予“基础平台工作组副组长单位”以及“安全治理委员会副组长单位”，进一步推动大模型时代下AI基础平台的发展。...未来，腾讯云也将持续升级产品、技术能力，加速千行百业应用落地，助力更多实体实现高质量的数智化转型升级。
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。 摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型。...由于其数据格式不规则，大多数研究人员将这些数据转换为规则的三维体素网格或图像集合。但是，这会导致数据不必要地变得庞大， 并导致一些问题。...在本文中，我们设计了一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。命名为 PointNet，从对象分类，部分分割到场景语义分析等方面提供了一个完整的体系结构。...1.介绍 在本文中，我们探讨深度学习架构，可以学习和理解三维几何数据（如点云或网格）的。典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式，如图像网格或三维体素，以便执行权重共享和其他内核优化。...出于这个原因，我们专注于使用简单点云的三维几何体的不同输入表示，并将我们生成的深层网络命名为 PointNet。 输入点云是简单而统一的结构，可以避免网格的组合不规则性和复杂性的情况，因此更容易学习。
转载自：泡泡机器人SLAM原文：ECCV 2022 | 基于点云累积的动态三维场景分析标题：Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation作者...这些相邻帧提供了补充信息，在场景坐标系中累积时，会产生更密集的采样和更完整的三维场景覆盖。然而，扫描的场景通常包含移动的物体。仅通过补偿扫描仪的运动无法正确对齐这些移动物体上的点。...此外，累积的点云也有利于表面重建等高级任务。...02 主要贡献· 在累积多帧点云获得高密度点云时通常会因物体移动造成伪影，本文利用移动物体实例分割和运动估计等一系列方法，消除了累积点云中移动物体的伪影，这有利于提升三维目标识别等下游任务的准确性。...将运动流估计应用到相关点云上则可以累积获得对齐的多帧点云。
激光雷达传感器可以提供周围环境的三维点云数据。然而，三维点云的实时检测需要强大的算法来实现。...在我们的研究中，相机获取的图像数据可以通过YOLO算法进行实时二维目标检测，然后将检测到的图像上的包围盒进行变换，该变换的功能是映射到Lidar的点云数据进行三维目标检测。...通过比较三维点云传来的二维坐标是否在物体边界框内，可以在GPU中实现高速的三维物体识别功能。在点云上进行k-means聚类，提高了聚类的精度和精度。该检测方法的速度比PointNet快。...因为点云是三维且无序的，并且他们不平滑。此外，需要适用于图像神经网络算法也对点云来说是不适用的。...●总结 本文的研究结论如下： 1.采用的方法是将三维点云直接转换为二维图像数据，从二维Boundingbox的识别到三维点云的渲染。由于采用了YOLO算法，实时性很强，并且采用了无监督聚类。
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。...●论文摘要 本文提出了一种体素化的广义迭代最近点（VGICP）算法，用于快速、准确地进行三维点云配准。...第三，代码开源，并且代码实现了包含了所提出的VGICP以及GICP。 ● 内容精华 GICP算法 估计两个点云的变换矩阵T，它将一组A（源点云）与另一组点B（目标点云）对齐。...GICP采用了最近分布到分布的对应模型，这是合理的，但依赖于昂贵的最近邻搜索。为了快速配准，无损检测采用点体素分布对应模型。然而，我们需要至少四个点（在实践中超过十个）来计算三维协方差矩阵。...AirSim从碰撞模型生成点云，因此LIDAR数据中的对象形状过于简化（参见树、汽车和建筑物上的点），没有碰撞模型的对象（行人）不会出现在点云中。
图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。 针对的问题： 1.实际应用中很多情况点云是低重叠的。...2.目前绝大多数的评价数据集都是高重叠率的点云数据，但当两个点云之间的重叠低于30%时，即使是最知名的方法的配准性能也会迅速恶化。 重要的贡献： 1....提出一种新颖的重叠注意块，允许两个点云之间的早期信息交换，并将后续步骤集中在重叠区域上。 3. 提出一种改进特征点描述符的方案，调节点云时也同时在对应点云上进行调节。 4....该网络的实现使用的是KPConvstyle点卷积的残差块，但是这个主干架构是不可知的，当然也可以用其他的三维卷积公式来实现。...该模型的核心是一个重叠注意模块，可以在点云的潜在编码之间进行早期信息交换，从而推断哪些点可能位于重叠区域。
2.目前绝大多数的评价数据集都是高重叠率的点云数据，但当两个点云之间的重叠低于30%时，即使是最知名的方法的配准性能也会迅速恶化。 重要的贡献： 1....提出一种新颖的重叠注意块，允许两个点云之间的早期信息交换，并将后续步骤集中在重叠区域上。 3. 提出一种改进特征点描述符的方案，调节点云时也同时在对应点云上进行调节。 4....该网络的实现使用的是KPConvstyle点卷积的残差块，但是这个主干架构是不可知的，当然也可以用其他的三维卷积公式来实现。...该模型的核心是一个重叠注意模块，可以在点云的潜在编码之间进行早期信息交换，从而推断哪些点可能位于重叠区域。...下载1 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉，即可下载 3D视觉相关资料干货，涉及相机标定、三维重建、立体视觉、SLAM、深度学习、点云后处理、多视图几何等方向。
公众号致力于分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章与技术，欢迎各位加入我们，一起每交流一起进步,有兴趣的可联系微信：920177957。...本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。 摘要 在过去的十年里，基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴起，在不同领域内都产生了许多重大贡献。...然而，PointNet的新体系结构带来了突破，并支持多种解决方案，可以直接检测点云数据中的对象，三维物体检测方法可以根据物体的类别、位置、尺寸，有时甚至旋转来自动识别和定位物体，然而所有现有的方法都是基于有监督的...，由于点云具有三维空间，如果对象距离更远，默认边界框会自动调整其大小，可以通过滚动鼠标滚轮来调整边界框的z轴旋转，预览为用户提供了生成的标签外观的实时预览。...总结 标记三维点云中的对象是为各个领域的ML模型生成训练数据的关键任务，现有的点云标签工具通常是针对有限的设置而设计的，除其他外，不包含无装饰和三维跨越可能性的方面，因此，我们引入了labelCloud
本文旨在回顾一些最新的三维点云数据压缩技术，并提供一些关于对三维点云数据进行三维压缩域分析的挑战和可能性。图1是传统压缩域和3D点云压缩域的示意图。...图1 传统3D分析和未来预期的压缩域3D分析的典型流程图 02 近期三维点云数据压缩技术综述 这里将快速回顾三维点云数据压缩的最新研究。3D点云数据是由安装在自动驾驶汽车上的激光雷达设备采集的。...三维点云的第一个基本问题是分类，主要有两种方法：第一种是基于投影的方法，这种方法中点云数据先被转换成基于图像的2D或3D表示，然后在其上应用深度学习技术；在第二种方法中，如文献[1]中所述，直接处理和加工...不过，最近许多直接的点云处理算法，如基于卷积或基于图的网络都得到了更好的结果。 三维点云中第二个更普遍的问题是目标检测[1]，这被认为是自动驾驶汽车行业的主要挑战之一。...此外，它还强调了一些挑战，并给出了一个新的角度：直接在三维压缩域来处理三维点云压缩数据。
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