论文研究-PI Net:基于3D点云与RGB数据的大型室内场景语义分割 .pdf 下载

weixin_38058428 2019-09-10 02:18:48
PI Net:基于3D点云与RGB数据的大型室内场景语义分割，贾媛媛，田媚，\justifying 3D点云数据的语义分割是一个很有挑战性的任务。由于点云丰富的几何数据结构,大多数研究专注于点云的空间结构,忽略了点云�� 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/weixin_39840650/11622449
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论文研究-PI Net:基于3D点云与RGB数据的大型室内场景语义分割 .pdf
PI Net:基于3D点云与RGB数据的大型室内场景语义分割，贾媛媛，田媚，\justifying 3D点云数据的语义分割是一个很有挑战性的任务。由于点云丰富的几何数据结构,大多数研究专注于点云的空间结构,忽略了点云��
点云分割和点云分类（点云语义分割）
概念 点云分割（point cloud segmentation） 根据空间、几何和纹理等特征点进行划分，同一划分内的点云拥有相似的特征。 点云分割的目的是分块，从而便于单独处理。 点云分类（point cloud classification) 为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集。同一个点云集具有相似或相同的属性，例如地面、树木、人等。也叫做点云语义分割。 特征提取 单个点或一组点可以根据低级属性检测某种类型的点。 “低级属性”是指没有语义（例如，位置，高.
【3D点云】分割算法总结（一）
总结近3年来主要的点云分类、检测与分割算法，介绍原理与代码。
CVPR2020：4D点云语义分割网络（SpSequenceNet）
CVPR2020：4D点云语义分割网络（SpSequenceNet） SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要 点云在许多应
点云 3D 分割 - RangeNet++（IROS 2019）
自动驾驶汽车中的感知通常通过一套不同的感知模式进行。鉴于大量公开可用的标记RGB数据以及用于基于图像的识别的高质量深度学习算法的出现，高级语义感知任务主要使用高分辨率相机来解决。因此，其他可能对该任务有用的传感器模态通常被忽略。在本文中，我们推进了仅LiDAR语义分割的最新技术，以便为车辆提供另一个独立的语义信息源。我们的方法可以在传感器帧速率下准确地执行LiDAR点云的完全语义分割。我们利用距离图像作为中间表示，结合卷积神经网络（CNN）利用旋转激光雷达传感器模型。
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