论文解读｜点云分割中用于多尺度处理的金字塔结构

最新推荐文章于 2025-09-05 16:49:14 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-05 16:49:14 发布 · 712 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #深度学习 #计算机视觉

 原创 | 文 BFT机器人

01

论文内容

这篇论文是关于点云分割中金字塔架构的多尺度处理的详细解读。

点云数据的语义分割是自动驾驶和其他应用中的关键任务。在这项工作中，作者指出了在点云分割中移动U形结构的紧迫需求和巨大好处，并受到图像分割领域最新进展的启发，提出了一种用于点云分割的金字塔架构。

点云数据是由大量的三维点组成的，每个点都具有坐标和其他属性信息。点云分割的目标是将点云中的每个点分配到其对应的语义类别中，例如建筑物、道路、车辆等。然而，点云数据的特点是具有不同的尺度和密度，因此在进行语义分割时需要考虑多尺度的信息。

在传统的点云分割方法中，常常使用编码器-解码器架构，其中编码器用于提取点云的特征表示，解码器用于将特征映射回点云空间并进行语义分割。然而，这种结构在处理多尺度信息时存在一些限制。为了解决这个问题，作者提出了一种金字塔架构，以实现点云分割中的多尺度处理。

金字塔架构的核心思想是在不同的尺度上进行特征提取和融合。通过引入多个编码器和解码器，金字塔架构可

最低0.47元/天 解锁文章
BFT白芙堂
关注
高斯金字塔与拉普拉斯金字塔：点云的特征提取与重建
FxRuby的博客
09-28 333
高斯金字塔和拉普拉斯金字塔是常用的方法之一，用于在不同尺度上对点云进行分析和重建。通过使用高斯金字塔和拉普拉斯金字塔，可以对点云进行多尺度的分析和重建。拉普拉斯金字塔是由高斯金字塔的不同层之间的差异构成的。通过将高斯金字塔中每一层的上采样结果与下一层进行减法操作，可以得到拉普拉斯金字塔的每一层。通过将拉普拉斯金字塔的每一层与上一层的上采样结果相加，可以逐步还原原始点云的细节。高斯金字塔是通过对点云进行多尺度下采样得到的一系列图像金字塔。高斯金字塔的构建是通过对点云进行多次下采样得到不同尺度的金字塔图像。
BEV感知算法 | M2BEV论文解读
DeepDriving
07-17 1580
3D目标检测和BEV分割。传统的3D目标检测主要依赖于激光雷达输出的点云，但是使用激光雷达的成本比较高，另一个选择是使用多个相机的图像作为输入去实现车身周围360°的目标检测任务。BEV分割的目标是在BEV框架中对周围环境进行语义分割，比如可行驶区域和车道边界的分割。在一个统一的框架中去感知周围物体和环境的能力是自动驾驶车辆的核心要求，但是现有的基于相机的方法并不适合做360°多任务感知，M2BEV提出一种高效地将多个视角的2D。
点云深度学习系列博客(三): 多尺度特征分析
08-15 5789
最近做深度学习研究，发现在视觉任务中，使用多尺度特征建立对图像的特征描述，大概率能够得到好的结果。自然地，如果能把多尺度特征推广到点云分析的任务中，直观感觉应该也能够获得性能提升。正好最近researchgate推给我一篇论文[1]，就是基于该想法提出了一个网络实现。今天就来跟大家一起学习下这篇文章，看一看如何利用多尺度特征提升点云分析任务的性能。...
点云方向论文阅读笔记（5）
m0_54151524的博客
04-03 1825
笔记（1）中是关于点云配准方向的，（2）和（3）（4）（5）中是点云变化检测和点云分割的，由于点云变化检测的论文较少，中间也看了不少的图像变化检测的论文。
Kinect-Fusion ICP算法构建带法向量点云金字塔
瞎BB的博客
10-09 2750
主要步骤： 1、构建带法向量的点云金字塔，ICP运行时先对金字塔高层的点云进行匹配，再往下层走，即从粗匹配到精匹配的过程，加快收敛速度； 2、找两点云的匹配点； 3、构造目标函数，并且最小化目标函数获得转换矩阵； 4、判断目标函数的大小是否小于所设定的阈值，或者迭代次数是否超过某个设定的最大值，如果前面的判断是F，则返回到第二步，直至前面的判断是T； 第一步： 金字塔第一层：
描述点云数据管理中点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染算法
qq_39898555的博客
03-29 1023
描述点云数据管理中点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染算法
PolarNet：在线激光雷达点云语义分割的改进网格表示
weixin_43823175的博客
03-25 6178
PolarNet：在线激光雷达点云语义分割的改进网格表示 论文 PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation 代码github：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg 论文地址 https://arxiv.org/abs/2003.14032 摘要 由于自动驾驶系统对细粒度感知的需求，单扫描激光雷达在线语义分割的研究近年来有
深度解读：PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network） — 用金字塔池化把“场景理解”装进分割网络
最新发布
qq_52679708的博客
09-05 1130
PSPNet论文总结 本文提出金字塔场景解析网络（PSPNet），通过金字塔池化模块（PPM）整合多尺度全局上下文信息，解决复杂场景下语义分割的类别混淆问题。PPM对特征图进行1×1至6×6不同粒度的区域池化，经降维和上采样后拼接，增强模型对场景层级的理解。结合ResNet骨干、膨胀卷积和深度监督等技巧，在ADE20K等数据集上达到SOTA性能。亮点包括直观的多尺度设计、完备的工程细节和强实证效果，但对小目标分割和计算效率仍有改进空间。该工作对后续注意力机制和多尺度建模研究具有深远影响。
TPAMI 2024 | 跨图像像素对比的语义分割方法
小白学视觉
09-04 1130
本文研究了图像语义分割问题。现有方法主要关注于挖掘“局部”上下文，即通过特别设计上下文聚合模块（例如，扩张卷积、神经注意力）或结构感知优化目标（例如，IoU损失）在单个图像内部像素之间的依赖关系。然而，它们忽略了训练数据的“全局”上下文，即不同图像中像素之间丰富的语义关系。受到无监督对比表示学习最新进展的启发，我们提出了一种像素级对比算法，称为PiCo，用于完全监督学习环境中的语义分割。核心思想是强制同一语义类别的像素嵌入比不同类别的嵌入更相似。
ASPP - 空洞空间金字塔池化
晓野豬
01-18 2万+
文章目录1 空洞卷积1.1 空洞卷积的理解1.1.1 一维1.1.2 二维1.2 空洞卷积的优劣2. ASPP3. 代码 1 空洞卷积 1.1 空洞卷积的理解 1.1.1 一维 (a) 正常卷积：输入特征 Input feature，kernel = 3，stride = 1，pad = 1，输出特征 Output feature。 (b) 空洞卷积：与图 (a) 不同之处在于 pad = 2，同时引入一个 rate = 2（表示卷积核中参数间间隔的超参）。   还可通过下图进一步理解普通卷积与空洞卷
基于动态图卷积和空间金字塔池化的点云深度学习网络.pdf
08-18
基于动态图卷积和空间金字塔池化的点云深度学习网络.pdf
面向海量点云显示的叠加型金字塔索引结构研究
11-07
本文在传统金字塔结构基础上提出了一种叠加型金字塔分层结构，该索引构建算法继承了传统金字塔的LOD显示以及内存利用高效两大优点，并能有效地节约索引文件的外存空间，很好的实现了内存资源占用和显示速度的最优折中，在计算机内存有限的情况下实现海量点云的显示。
PF-Net: Point Fractal Network for 3D Point Cloud Completion论文笔记
weixin_42812109的博客
04-08 724
一.四个问题 要解决什么问题？ 从激光雷达等设备中获取的点云往往有所缺失（反光、遮挡等），这给点云的后续处理带来了一定的困难，也凸显出点云补全作为点云预处理方法的重要性。点云补全（Point Cloud Completion）用于修补有所缺失的点云（Point Cloud），从缺失点云出发估计完整点云，从而获得更高质量的点云。点云有助于用较小的数据量描述三维物体，在三维物体的检测识别领域应用广泛。 用什么方法解决？ 文章提出一种基于深度学习的点云分形网络PF-Net。PF-Net采用了一些自己的思路
【论文简述】Point-MVSNet：Point-Based Multi-View Stereo Network（ICCV 2019）
qq_43307074的博客
12-05 1574
【论文简述】 Point-MVSNet：Point-Based Multi-View Stereo Network（ICCV 2019）
立体视觉&点云模型
小嵌同学的博客
05-26 3516
目录一、立体视觉二、双目系统1、单目系统2、双目系统三、视差Disparity四、点云模型五、Spin image六、拓展-三维重建 一、立体视觉   立体视觉是一种计算机视觉技术，其目的是从两幅或两幅以上的图像中推理出图像中每个像素点的深度信息。   立体视觉 主要研究如何借助（多图像）成像技术从（多幅）图像里获取场景中物体的距离（深度）信息。模仿人眼的立体视觉过程，基于一帧或多帧具有共同拍摄场景的图像，由其中的二维形状信息恢复原始场景中三维形状信息的视觉过程。 立体视觉的应用领域：   机器人、辅助
python点云数据处理_关于点云分析（处理）的论文和数据集清单
weixin_39654751的博客
12-19 1479
[CVPR] Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis. [pytorch] [cls. seg. oth.]????[CVPR] Spherical Fractal Convolutional Neural Networks for Point Cloud Recognition. [cls. seg.][...
point_cloud_segmentation的发展过程
有所为，有所成长
08-07 3445
Brief  入学第一个月的后半段除了帮老师翻译和跑了一些low_level的视觉程序，主要工作都在代码学习，detection系列，点云处理看了一些，但是并没有很深入。这篇blog主要是梳理一下前段时间看过的一些关于点云处理方面的深度学习的文章 。 肯定会有一些错误的理解和不足的地方，后面体会到了继续填这个坑。  目前将3D数据引入深度学习领域的处理方法大概可以分成四类： Multi-v...
CVPR2020论文分方向整理之检测篇_3D目标检测（代码/论文解读/136篇打包下载）
胭脂草的ABC博客
08-06 1万+
CVPR2020论文分方向整理之检测篇（代码/论文解读/136篇打包下载） 本周三，CVPR官方正式开放下载，极市第一时间将所有论文（共1467篇）进行了下载打包，详情见此处。为了方便大家进一步的学习，我们对这1467篇论文进行了整理，本次分享的是所有检测类论文，并将它们细分为3D目标检测、人脸检测、动作检测、视频目标检测、文本检测、行人检测等方向，同时附上了相关解读和已开源论文的代码，共计149篇，并将其打包，获取方式见文末。 3D目标检测 【1】Learning Deep Network...
点云处理算法整理（超详细教程）十大点云数据处理技术梳理
热门推荐
weixin_58797039的博客
12-14 3万+
点云配准的概念类比于二维图像中的配准，只不过二维图像配准获取得到的是x，y，alpha，beta等放射变化参数，二三维点云配准可以模拟三维点云的移动和对齐，也就是会获得一个旋转矩阵和一个平移向量，通常表达为一个4×3的矩阵，其中3×3是旋转矩阵，1*3是平移向量。如果要对一个三维点云进行描述，光有点云的位置是不够的，常常需要计算一些额外的参数，比如法线方向、曲率、文理特征等等。主要包含以下几方面：点云压缩，点云索引（KDtree、Octree），点云LOD（金字塔），海量点云的渲染。
点云分割新方法：金字塔结构与跨尺度注意力
"该文主要探讨了基于金字塔结构的点云分割多尺度处理方法，针对点云分割在自动驾驶等领域的应用，深入研究了尺度问题及其相互作用与融合。作者提出了规模金字塔架构，优化了编码器-解码器网络，允许信息在不同尺度间...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值