KPConv之Dataset类可视化测试 点云

最新推荐文章于 2024-04-14 09:41:19 发布
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本文深入探讨了在点云处理中，如何利用KPConv的Dataset类进行数据加载和预处理。通过可视化测试，展示了Dataset类如何正确处理点云数据，为模型训练和测试提供支持。

在计算机视觉领域，点云是一种常用的数据表示形式，用于描述三维空间中的物体。它由一组三维坐标点组成，每个点都带有一些属性信息，比如颜色、法向量等。点云数据的处理对于许多应用都非常重要，例如目标检测、场景理解和机器人导航等。

KPConv（Kernel Point Convolution）是一种基于点云的深度学习方法，用于点云数据的处理和分析。它通过定义一种称为“核点”的概念，将点云数据转换为一种离散的表示形式，并在此基础上进行卷积操作。KPConv已经在许多点云相关的任务中取得了良好的性能。

在KPConv的实现中，Dataset类是一个关键的组件。它负责加载和处理点云数据集，并为模型提供训练和测试样本。在这篇文章中，我们将重点关注KPConv的Dataset类，并通过可视化测试来了解其工作原理。

首先，让我们来看一下Dataset类的基本结构和功能。

class KPConvDataset(Dataset):
    def __init__(
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KPConv之Dataset类数据可视化测试——点云
.
07-26 559
其中，KPConv（Kernel Point Convolution）是一种基于深度学习的点云处理方法，通过利用卷积核进行特征提取和卷积操作，能够有效地处理点云数据。通过加载点云数据集、可视化数据、数据预处理和划分数据集等操作，我们可以更好地理解和使用点云数据，为后续的模型训练和应用打下基础。通常，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。这样，在加载数据时，将自动应用这些预处理操作。函数加载点云数据，该函数返回两个数组：points和labels，分别表示点云的坐标和标签。
源码阅读:KPConv之Dataset类
zhaoguanhua的博客
11-09 1617
代码地址:KPConv 我们这里以tensorflow版本的KPConv训练Semantic3D数据集为例，逐步记录网络的训练过程。 一、config 二、dataset 三、model 四、train
源码阅读:KPConv之Dataset类可视化测试
zhaoguanhua的博客
11-11 902
源码阅读:KPConv之Dataset类记录了KPConv的dataset类的过程，这里我们通过可视化的方式来验证一下Dataset类的各个操作。
KPConv-PyTorch:在PyTorch中实现内核点卷积
05-07
由Hugues THOMAS创建 介绍 该存储库包含PyTorch中的内核点卷积（KPConv）的。 Tensorflow也提供 （原始但较旧的实现）。 提供了另一种实现方式 KPConv是我们的ICCV2019论文（ ）中介绍的点卷积算子。 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{thomas2019KPConv, Author = {Thomas, Hugues and Qi, Charles R. and Deschaud, Jean-Emmanuel and Marcotegui, Beatriz and Goulette, Fran{\c{c}}ois and Guibas, Leonidas J.}, Title = {KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point
KPConv
鱼遇的博客
10-21 1787
KPConv 参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92244933 创新点 与以往的Pointnet等网络不同，KPConv提出了一种新型点云卷积，通过点云结合核函数的方式，从而达到更好分割效果。 模型 Kernel Point Convolution 假设点云中点的定义为： 所有点的特征定义为： 以x为球心，r为半径形成一个球体，从而选取x的邻近点： 为了使得球心居中处理，重新定义球体为： 然后在球体内，找K个核心点，（核心点不一定是点云中的点），定义为： 对
点云语义分割大合集-持续更新中
zhaoguanhua的博客
10-26 3920
一、PointNet 1.1、论文解读 1.2、公开数据集测试 1.3、源码解读 二、PointNet++ 2.1、论文解读 2.2、公开数据集测试 2.3、源码解读 三、KPConv 3.1、论文解读 点云语义分割:KPConv解读-更新中 3.2、公开数据集测试 S3DIS测试:点云语义分割:KPConv训练S3DIS数据集 Semantic3D测试:在tensorflow2.0环境下使用KPConv训练Semantic3D数据集 3.3、源码解读 源码阅读:KPConv之Dataset类 源码阅读:K
点云从入门到精通技术详解100篇-融合二维图像特征的三维点云语义分割
getusushu的博客
09-10 932
像数据在物体边缘部分往往存在特征“突变”现象，且往往具有丰富、清晰的纹理信息，接着，通过设计合理的融合机制实现图像与点云特征空间的融合。特征的提取，再借助合适的中间数据将图像与点云的高维度特征融合至同一特征空间中，不同的融合特征将用于生成不同类型的成果，如：物体识别框的生成、语义掩膜的生成、确空间结构信息的优势互补，以提升现有三维空间感知手段的性能。又恰好对应彼此的劣势，图像数据的维度限制了表达三维信息的能力，而点云也因数据。图像与点云信息融合机制的相关研究逐渐增加，希望在空间感知技术上让两种数据形成。
Python点云分析处理的论文与数据集资源汇总
Python凭借其丰富的科学计算库（如NumPy、SciPy）、可视化工具（Matplotlib、Open3D、Mayavi）、深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）以及专用点云处理库（如PCL的Python接口、PointNet/PointNet++实现、KPConv、...
KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
weixin_45562000的博客
03-19 2200
摘要 我们提出了核点卷积（KPConv）,这是对于点云卷积的一种新的设计，这种设计不需要使用点云的任何其他中间表达形式，KPConv的卷积核的权重位于核点决定的欧式空间，并应用于靠近它们的输入点。其使用任意数量的kernel points的能力使KPConv比固定网格卷积更具灵活性，即这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说）。核点的位置在空间中是连续的并且可以被网络学...
学习论文 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
weixin_43996345的博客
10-22 790
论文链接arxiv 推荐 讲的很清楚的一篇Blog 本文是POINTNET作者的又一篇文章，KPCONV = Kernel Point Convolution 有两个特点，分别是Flexible和Deformable 对于输入点，将它们的特征分为PPP和FFF两个部分，对应坐标和其他特征 这篇文章将点云的工作分为了： Projection networksProjection \ ne...
KPConv：Felxible and Deformable Convolution for Point Clouds
weixin_43240770的博客
11-15 2861
KPConv：Felxible and Deformable Convolution for Point CloudsAbstractIntroduction Abstract 提出核点卷积（kernel point convolution)来直接处理点云。卷积核的权重是由欧几里得空间中的核点，使得输入点云更加靠近核点。 Introduction 卷积操作连接 ...
KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds论文笔记
weixin_42812109的博客
04-08 896
论文概述 1. Kernel Point Convolution 左边为2D卷积示意图，在对图像的做卷积时，kernel可以理解成一些带权重的规则分布的2D位置（网格/窗口）。推广到点云，因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernel points）类比2D kernel，不同的地方是输入点云要和 kernel points 里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlation coefficient) 加权求和。相关系数是通过输入点和kernel point的相
【亲测免费】 探索 KPConv：一种革命性的深度学习方法用于处理3D点云数据
最新发布
gitblog_00092的博客
04-14 716
探索 KPConv：一种革命性的深度学习方法用于处理3D点云数据 在计算机视觉和机器学习领域，3D点云数据的处理一直是一个挑战。现在，通过开发的开源项目，我们可以看到一个创新的解决方案，它为3D点云上的卷积神经网络（CNN）提供了一种灵活且高效的方法。 项目简介 KPConv 是一种可变形的卷积核，专门设计用于处理不规则的3D点云数据。它允许卷积核根据输入点云的局部几何结构动态调整形状，从而更好地...
【3D计算机视觉】KPConv——点云上的可形变卷积网络
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小执着的博客
08-30 1万+
《KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds》阅读笔记一、二、模型2.1 定义在点云上的核函数 Github代码：https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConv 论文：https://arxiv.org/abs/1904.08889 一、 二、模型 2.1 定义在点云上的核函数 首先定义一下...
【文献翻译】KPConv：灵活且可变形的点云卷积
大秦帝国
06-27 3853
摘要 我们提出了核点卷积(KPConv)，一种新的点卷积设计，即在没有任何中间表示的点云上运行。KPConv的卷积权值通过核点在欧氏空间中定位，并应用于核点附近的输入点。它可以使用任意数量的内核点，这使KPConv比固定的网格卷积更灵活。此外，这些位置在空间上是连续的，可以通过网络学习。因此，kpconv可以扩展到可变形的卷积，学习适应核点局部几何。由于有规律的子采样策略，KPConv对于不同的密度也是有效和健壮的。无论是对复杂任务使用可变形的KPConv，还是对简单任务使用刚性的KPConv，我们的网络
论文汇报PPT——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
Dujing2019的博客
02-12 1824
论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
Dujing2019的博客
02-06 8298
论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）Related Work3.1 Projection networks3.2 Graph convolution networks3.3 Pointwise MLP network3.4 Point convolution networks（四）Kernel Point Convolution4.1 A Kernel...
论文阅读：KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
跨越海的风的博客
04-27 5375
论文地址：KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds 本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等） 这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说） KPConv全称Kernel Point Convolution，使用一...
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