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標簽 > 點云
在逆向工程中通過測量儀器得到的產品外觀表面的點數據集合也稱之為點云,通常使用三維坐標測量機所得到的點數量比較少,點與點的間距也比較大,叫稀疏點云;而使用三維激光掃描儀或照相式掃描儀得到的點云,點數量比較大并且比較密集,叫密集點云。
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DeepFusion:基于激光雷達和相機深度融合的多模態3D目標檢測
在Waymo Open Dataset上,DeepFusion分別提高了幾種主流的3D檢測模型的精度,如PointPillars [16]、Center...
粗配準就是再兩個點云還差得十萬八千里、完全不清楚兩個點云的相對位置關系的情況下,找到一個這兩個點云近似的旋轉平移矩陣(不一定很精確,但是已經大概是對的了)。
CVPR2023 I BUFFER:點云配準中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡
總體而言,現有基于對應關系方法的局限性在于兩個方面。首先,目前還沒有統一、高效、通用的特征學習框架。許多 patch-wise 方法通常采用復雜的網絡和...
點云壓縮編碼方案的需求與日俱增,全球最具影響力的MPEG和國內外學者共同致力于研究點云壓縮標準框架,力求建立完善的點云壓縮系統,有效應對多源、多尺度場景...
激光雷達作為自動駕駛最常用的傳感器,經常需要使用激光雷達來做建圖、定位和感知等任務。 而這時候使用降低點云規模的預處理方法,可以能夠去除無關區域的點以及...
但是基于特征點構建點云地圖在沒有足夠穩定的關鍵點去檢測匹配的時候,比如室內場景,往往效果不好。但是這些場景基本都包含豐富的線條,例如在墻壁、窗戶、門或天...
首篇!Point-In-Context:探索用于3D點云理解的上下文學習
隨著基于廣泛數據訓練的大模型興起,上下文學習(In-Context Learning)已成為一種新的學習范式,在自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV...
OPALS:維也納技術大學攝影測量研究組開發的軟件,學界最好。同樣是底層庫+功能模塊的結構,可支持幾乎任何一種激光雷達數據,處理效率很高。支持C++/P...
在二維圖像上,有Harris、SIFT、SURF、KAZE這樣的關鍵點提取算法,這種特征點的思想可以推廣到三維空間。從技術上來說,關鍵點的數量相比于原始...
3d掃描儀三維掃描儀技大空間礦山地下礦區采用新型三維掃描方式
大空間礦山地下礦區采用新型三維掃描方式協助作業 海南石碌鐵礦位于海南島昌江縣石碌鎮境內,北距省會??谑?80多公里,西與八所港有鐵路相通,相距僅52公里...
怎么評價這種思路呢?其實還是不錯的,除了分類任務,在點云目標檢測中,也有不少論文采用了這種思路,比如自動駕駛場景的目標檢測,如MV3D等,也是會把點云投...
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