3D物体检测学习笔记-初识（一）

最新推荐文章于 2025-03-26 15:06:06 发布
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#深度学习 #slam

这篇学习笔记探讨了3D物体检测的重要性，介绍了PointNet和PointNet++在解决点云数据无序和平移不变性问题上的创新。PointNet通过其特有的架构解决了点云数据的挑战，并在多个任务中展现出良好性能。PointNet++则进一步解决了PointNet的局限性，增强了3D场景理解。报告中还提出了基于视锥PointNet的3D物体检测方法并展示了实验结果。

3D物体检测学习笔记-初识（一）

一、学习视频

1、B站-将门创投 祁芮中台
点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用.
2、B站-深蓝学院 祁芮中台
3D物体检测算法和未来方向.

二、PPT内容

导师是红黑树的创造者…牛批

1 3D应用

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自动驾驶：场景理解、
增强现实、虚拟现实、混合现实
很难写固定程序实现，需要用数据驱动的方式，即3D点云数据中的深度学习
3D-DeepLearning

2 、3D表达形式

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3 、在此之前的工作

点云是最合适的，比mesh 体素 深度图好。
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4、研究问题

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4、我们工作：PointNet

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4.1 挑战 - 解决点云数据无序的问题

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4.2 挑战 - 解决点云数据平移不变性的问题

比如汽车从不同视角看，具有不一样的空间位置
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4.3 PointNet在一些任务中的应用效果

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4.4 PointNet的特点

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5 PointNet++

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5.1 PointNet的局限

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5.2 PointNet++

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6 基于PointNet与PointNet++的3D场景理解

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6.1 基于PointNet与PointNet++的3D场景理解概述

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6.2 3D物体检测

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6.2 3D物体检测之前的工作

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6.3 我们的工作-基于视锥PointNet 的3D物体检测

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6.4 结果

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7 报告总结

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【3D目标检测】open3D安装与使用
静谧、淡雅
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Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。 其核心特性： 3D数据结构 3D数据处理算法 场景重建 Surface alignment 3D可视化 基于物理的渲染（PBR） C++和python代码接口 PCL和Open3D都是3D点云数据处理的开源库，尤其是C++库都很棒。 对应的Python版本：python-pcl长时间不更新，维护少。 Open3D由Intel.
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# 3D ## Google 关键词 ### 关键词 - OpenGL - Unity3D - EasyAR - Android ### 搜索关键字 - OpenGL ES 2.0 for Android - OpenGL ES应用开发实践指南 ## 安卓与EasyAR交互显示Unity3D - [EasyAR4.0使用说明--02--平面图像跟踪](https://www.bilibili.com/video/BV1VZ4y147kj/) - [配置EasyAR Sense Unity P
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