点云算法对比ICP、NDT，LM，Ceres-Solver，KDTree，SVM和ComplexYOLO、CenterPoint、PNP（转）

已于 2022-04-22 17:16:46 修改
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文章标签： 学习
于 2022-04-22 15:51:18 首次发布
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/nh54zyt/article/details/113375623
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点云深度学习方法的比较与分析
GfEmacs_Lisp的博客
09-20 333
该方法的代码实现相对简洁，容易理解和使用。综上所述，PointNet和PointCNN都是有效的点云深度学习方法。从代码实现上来看，PointNet的结构相对简洁，只包括了基本的MLP和全局最大池化层。而PointCNN的结构则更加复杂，引入了卷积层和特征传递层，以利用点云的局部结构信息。PointNet和PointCNN是两种常用的点云深度学习方法，它们在点云数据的特征提取和分类任务上表现出色。然而，值得注意的是，PointCNN的代码实现相对复杂，对于初学者而言可能需要花费更多时间去理解和使用。
【论文复现】——基于LM优化的NDT点云配准算法
点云侠的博客
06-25 832
传统的正态分布变换配准算法处理初始位姿变换相差较大的两帧点云时，存在无法收敛或者陷入局部最小值的问题。为了提高算法的收敛性能，提出了一种基于LM方法改进的三维正态分布变换配准算法。
点云深度学习系列3——PointNet/PointNet++代码比较
李敏乐的博客
05-10 8357
文章就不介绍了，这里主要说代码。 PointNet++是PointNet的升级版本，主要增加了对局部信息的感知能力。体现到代码上的话，变化还是比较多的，我们以分类为例，对二者的实现代码进行对比分析。 首先是网络结构方面，PointNet：   def get_model(point_cloud, is_training, bn_decay=None): """ Classific...
CloudCompare比较点云并统计特定距离误差范围内的点数
JQfortune的博客
04-27 8028
cloudcompare配准并计算两个点云之间的距离误差，统计误差范围内的点云数量
点云配准——经典配准算法及配准效果对比
博客内容均来自于团队成员长期以来在科研道路中的心得体会与经验总结，难免存在疏漏或偏差，欢迎大家分享，交流，探讨与指正
11-29 2107
点云配准技术即是通过寻找不同视角下不同点云之间的映射关系，利用一定的算法将同一目标场景的不同点云转换到同一个坐标系下，形成更完整的点云的过程。3D点云配准是是点云处理技术的一个重要组成部分。如何使点云配准方法更加快速准确 已成为一个点云研究的热点和难点。点云配准要应对点云数据的无序性、非结构化、不均匀和噪声等干扰。如何有效地利用已有的信息实现精确、鲁棒的点云配准算法具有重要的研究意义和价值。
CloudCompare:点云间重叠区可视化对比
qq_52926136的博客
11-16 2051
点云配准，重叠区大小判别，CloudCompare
matlab点云配准，包括ICP/NDT/CPD算法
02-10
本教程主要关注三种常用的点云配准算法：迭代最近点（ICP）、非均匀密度变换（NDT）和连续概率分布（CPD）。这些算法在MATLAB环境中实现，可用于获取点云之间的相对位姿变化，包括平移（x、y、z坐标的变化）和旋转...
registration.rar_点云_点云 ICP_点云ndt_配准
07-15
"ICP"和"NDT"是两种常用的点云配准算法。 1. **点云配准**：点云配准的目标是找到一个最佳变换矩阵，将一个点云与另一个点云对齐，使得它们之间的对应点距离最小化。这一过程在3D重建、SLAM（同时定位与建图）以及...
基于PCL开源库ndt+icp算法实现点云配准实例测试代码
03-27
在这个实例中，我们使用了PCL（Point Cloud Library）这个强大的开源库，结合NDT（Normal Distributions Transform）和ICP（Iterative Closest Point）算法来实现高精度的点云配准。 PCL库是一个全面的C++点云处理...
NDT.zip_8MF_NDT点云配准_NDT算法_ndt配准 c++_点云ndt
09-21
NDT（Normal Distributions Transform）算法是一种广泛应用于点云配准的方法，因其高精度和计算效率而备受青睐。在本项目中，我们将探讨NDT算法的原理、实现细节以及如何用C++编程语言来执行点云配准。 NDT算法基于...
ICP+NDT点云配准
05-28
PCL1.8.0+VS2013编写，利用ICP进行粗略配准，利用NDT进行精确配准，当两个点云重叠率较大时有较好的效果，点云数据是用bun000和bun045，今后可能会上传NDT+ICP进行配的代码。
icp的源代码
11-03
著名的迭代就近点算法（icp）的源代码，在20世纪80年代中期，很多学者开始对点集数据的配准进行了大量研究。1987年，Horn[1]、Arun[2]等人用四元数法提出点集对点集配准方法。这种点集与点集坐标系匹配算法通过实践证明是一个解决复杂配准问题的关键方法。1992年，计算机视觉研究者Besl和Mckay[3]介绍了一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代就近点法ICP（Iterative Closest Point）。以点集对点集（PSTPS）配准方法为基础，他们阐述了一种曲面拟合算法，该算法是基于四元数的点集到点集配准方法。从测量点集中确定其对应的就近点点集后，运用Faugera和Hebert提出的方法计算新的就近点点集。用该方法进行迭代计算，直到残差平方和所构成的目标函数值不变，结束迭代过程。ICP配准法主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。
icp配准源代码
04-19
点云icp配准
点云算法对比ICP、NDT，LM，Ceres-Solver，KDTree，SVM和ComplexYOLO、CenterPoint、PNP
人生得意须尽欢
01-29 9322
YOLOV3 YOLOV4 CenterNet 笔记本 thikpad 960max() X1 1650ti 台式机 1050ti 1：YOLOV3和YOLOV4对比: onnx的输入size trt的输入size必须一样 thindpad GTX 940max int8 yolov4 31ms yolov3 20ms fp16 yolov4 52ms yolov3 47ms fp32 yolov4 53ms yolov3 20ms 1650ti (fp32)
CVPR 2022 | CrossPoint：3D点云理解的自监督跨模态对比学习
3D视觉工坊
04-08 2449
CrossPoint: Self-Supervised Cross-Modal Contrastive Learning for 3D Point Cloud Understanding代码链接：https://github.com/MohamedAfham/CrossPoint文章链接：https://arxiv.org/abs/2203.00680作者笔名：HT摘 要...
【三维点云分割】——个人学习总结 Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation
controlourself的博客
04-01 879
对比学习（contrastive learning）_Cziun的博客-优快云博客4.1 优点：文章实验设计和写作逻辑很值得去学习。这应该是能发表在CVPR2022上的最大贡献。点云分割中边界影响分割精度，而且之前没有人去做。边界问题那我就解决边界，首先我得找到边界，如何找呢？在GT上去做SA(采样分组)一贯动作。然后找不同语义的局部邻域。把它看作边界。找到之后我就去借助GT去进行对比学习，拉大局部领域内不同语义点之间的差距。
PCL 获取对齐点云之间的差异
最新发布
m0_51204289的博客
10-28 1166
内容抄自优快云点云侠：[【2024最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）](https://blog.youkuaiyun.com/qq_36686437/article/details/114160640)。质量无忧，永久免费，可放心复制粘贴。
ICP和NDT匹配算法精度、速度和鲁棒性对比
热门推荐
一点儿也不萌的萌萌
04-16 1万+
注意：如下实验是针对里程计任务而进行的，默认是帧间匹配，而对于帧到局部地图匹配情况下的长时间下的轨迹精度对比，请参考我的这篇博客： 【附优化方法的ICP源码】ICP与NDT匹配算法精度对比，以及手动实现的ICP和基于优化方法的ICP精度对比 1.实验条件 前提：以下ICP与NDT算法均使用的是PCL 1.8库中提供的实现方法，它们可以设置的参数较多，这里只探讨那些最常用的参数。 数据：杭州海创园区的室外点云数据，其效果如下： 后续点云的匹配，均以该点云为基础，对其增加平移、旋转，来模拟各种不同的状态，以观
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