论文解读｜2020 CVPR：PointASNL：基于自适应采样的非局部神经网络点云鲁棒处理

最新推荐文章于 2024-09-01 00:53:57 发布
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#人工智能 #深度学习 #机器学习

 原创 | 文 BFT机器人

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01

背景

点云是由大量的点组成的三维数据集，通常由激光雷达或摄像机等传感器采集。点云数据处理是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向，应用广泛，例如自动驾驶、机器人导航、三维建模等。然而，点云数据通常存在噪声、异常值和不规则采样等问题，这些问题会影响点云数据的质量和准确性。

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图1  PointASNL的应用

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CVPR2020文章汇总 | 点云处理、三维重建、姿态估计、SLAM、3D数据集等(12篇)
3D视觉工坊
04-15 4093
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Po...
PointASNL:PointASNL
04-14
PointASNL 该存储库适用于以下论文中介绍的PointASNL 徐岩，郑超大， ，王胜和崔曙光，“ PointASNL：使用具有自适应采样的非局部神经网络的鲁棒点云处理”，CVPR 2020 。 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @InProceedings{yan2020pointasnl, title={PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling}, author={Yan, Xu and Zheng, Chaoda and Li, Zhen and Wang, Sheng and Cui, Shuguang}, journal={Proceedings of the IEEE Conferenc
《论文阅读》PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Samplin
未知丶的博客
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留个笔记自用 PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling 做什么 首先先得理解点云是什么 点云的概念：点云是在同一空间参考系下表达目标空间分布和目标表面特性的海量点集合，在获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是点的集合，称之为“点云”（Point Cloud）。 点包含了丰富的信息，包括三维坐标X，Y，Z、颜色、分类值、强度值、时间等等，不一一列举。 一般
PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling
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m0_63682561的博客
09-01 1026
总结：Adaptive Sampling 在邻域内，先用 Self-Attention 进行 feature 增强，然后用另一种 attention 在邻域内进行 feature、坐标的加权求和，得出所有采样点的 feature、坐标。直觉上，经过这步处理后，每个邻居点的 feature 会包含邻域范围内的所有点的一些信息。：表示下采样得到的点集里面的某个点的坐标和 feature。的所有邻居点的 feature 进行加权求和，得出点。：表示下采样得到的点集的 feature 集合。
PointASNL: 点云的Adaptive Sampling（CVPR2020）
3D视觉工坊
07-27 1821
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者：不知道叫什么好 | 来源：知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/139396088本文仅做学术分享，如...
PointASNL：基于自适应采样的非局部神经网络点云处理方法
在点云数据处理领域，PointASNL的创新之处在于它结合了非局部神经网络（Nonlocal Neural Networks）和自适应采样策略，以提高点云数据处理的鲁棒性。这种技术特别适用于3D点云数据，因为这些数据在现实世界中是无序...
CVPR2020：基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理（PointASNL）
吴建明wujianming_110117
07-01 1654
CVPR2020：基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理（PointASNL） PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_Nonlocal
【论文阅读】【CVPR 2020】PointASNL ：Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks
py今天刷题了吗
04-20 421
文章目录1. 四个问题2. 论文介绍3. 参考资料4. 收获 1. 四个问题 解决什么问题 用了什么方法解决 效果如何 还存在什么问题 2. 论文介绍 3. 参考资料 4. 收获
2020-CVPR-PointASNL
自动驾驶行业学习、交流
01-15 471
PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling 期刊：CVPR2020 时间：2020 code：https://github.com/yanx27/PointASNL 创新 针对fps采样对噪声敏感的问题，提出自适应采样方法，看起来其实就是一个局部特征丰富模块 受non-local的启发，使用全局范围内的上下文信息，对采样点的特征进行增强 1、Adaptive
PointASNL 小白笔记
hpwwww的博客
10-27 2642
PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling（CVPR 2020) 论文 https://arxiv.org/pdf/2003.00492.pdf 代码 https://github.com/yanx27/PointASNL 李镇老师个人主页 本文来自于香港中文大学（深圳）、深度比特实验室，一作为颜旭，通讯作者为李镇。 PS:本人小白，此篇博客仅作为个人笔记，有很
PointASNL自适应采样非局部神经网络的点云鲁棒操作初探
cuiy24的博客
08-21 1022
原始点云数据不可避免地从3D传感器或在重建算法中包含了异常值。本文提出了一种用于鲁棒点云处理地新型端到端网络，称为PointASNL。其完成了一个指标：在对含有噪声地点云数据处理问题上，具有良好地性能和鲁棒性。 该网络中的关键部分是自适应采样（Adaptive SampLing）模块。简单来说，首先利用最远点采样法以及KD树搜索邻近点，对采样点的领域进行加权，然后在整个点云中自适应的调整采样。AS模块不仅有益于点云的特征学习，二千缓解受异常值的影响。 为了进一步捕捉邻域信息和长期依赖于采样点，作者从非局部操
【亲测免费】 PointASNL 开源项目教程
gitblog_00839的博客
08-31 627
PointASNL 开源项目教程 1、项目介绍 PointASNL 是一个用于鲁棒点云处理的非局部神经网络，采用自适应采样技术。该项目在 CVPR 2020 中被提出，主要用于点云的分类和分割任务。PointASNL 通过非局部神经网络和自适应采样技术，提高了点云处理的鲁棒性和效率。 2、项目快速启动 克隆仓库 首先，克隆 PointASNL 仓库到本地： git clone https://gi...
PointASNL 开源项目使用教程
gitblog_01073的博客
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PointASNL 开源项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 PointASNL 项目的目录结构如下： PointASNL/ ├── SemanticKITTI/ │ ├── train_semantic_kitti.py │ ├── train_semantic_kitti_grid.py │ ├── test_semantic_kitti.py │ ├── test_sem...
超像素和PointNet结合＜有什么算法＞
cocapop的博客
04-08 466
SPU-Net先将点云分割为多个层次的超像素，然后对每个层次的超像素利用PointNet进行分割。SuperPoint Graph：这是一种基于超像素的点云分割算法，它将点云转换为超像素图，并利用Graph Convolutional Networks（GCNs）进行分割。SSP-Net：这是一种基于超像素的点云分类算法，它将点云转换为超像素，并在每个超像素上提取特征。SPG+PointNet：这是另一种基于超像素的点云分割算法，它将点云分割成多个超像素，然后利用PointNet对每个超像素进行分类。
论文笔记-PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling
Lyndsey的博客
12-06 541
Hello，这是论文阅读计划的第23篇啦～ 一、背景介绍 随着3D传感器的普及，我们可以相对容易地获得更多原始3D数据，例如RGB-D数据、激光雷达数据和微机电系统数据。考虑到点云是3D数据的基本代表，对于各种应用，例如自动驾驶、机器人和位置识别，对点云的理解已经引起了广泛的关注。 与2D图像不同，稀疏性和无序特性使得鲁棒的点云处理成为一项具有挑战性的任务。此外，从这些3D传感器或重建算法获得的原始数据在现实世界中不可避免地包含异常值或噪声。 与2D图像的情况不同，传统的卷积运算不能直接处理非结构化的点云数
PointASNL论文
cocapop的博客
04-22 251
题目：PointASNL: Robust Point Clouds Processing using Nonlocal Neural Networks with Adaptive Sampling摘要此网络主要由两大部分组成，分别为(AS) module和1.对FPS得到的初始采样点周围的neighbors进行re-weight2.自适应地调整采样点，其中，这个采样点可能就是一个outlier3.作用：有利于点云数据的特征学习，抑制outlier的负面影响。
CVPR 2020 论文
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ECCV2020 | RecoNet：上下文信息捕获新方法，比non-local计算成本低100倍以上
AI算法修炼营的博客
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点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达这篇文章收录于ECCV2020，主要是有关语义分割算法中的上下文信息重建方法，本文中同时考虑了通道维和空间维，可以看作...
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