点云语义分割:BAAF-Net解读

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分类专栏： 点云 深度学习 文章标签： 深度学习 点云 语义分割 BAAF-Net
于 2021-10-29 15:47:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/121010686
BAAF-Net是一种用于点云语义分割的深度学习方法，其核心是双边上下文组件（Bilateral Context Module）和自适应融合模块。组件通过双边聚合增强局部上下文信息，并利用增强损失保持几何形状完整。混合局部聚合策略解决了非参数对称函数的局限。解码器通过自适应融合模块结合不同尺度特征，生成综合特征图用于语义分割。

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论文地址:Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes
via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion

一、本文贡献

使用双边结构增加点的局部上下文信息。
自适应融合多分辨率特征。
提了了一种新的点云语义分割网络。

二、双边上下文组件(Bilateral Context Module)

双边上下文组件由多个双边上下文模块(Bilateral Context Block)组成。我们先来看一个BCB的内部结构，一个BCB由双边聚合（Bilateral Augmentation）和混合局部聚合（Mixed Local Aggregation）组成，如下图：

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第149章 PCL 点云场景分割（语义分割）
yumeiguo的博客
05-03 120
特征提取：法线+曲率+FPFH，总共34维特征。训练模型：基于SVM分类器。测试应用：每个点提取特征，输入分类器，得到语义标签。输出结果：保存为PointXYZL格式的PCD文件。
点云语义分割：解析BAAF-Net
CodeWOW的博客
09-23 386
它通过自适应地学习点云数据的特征权重，实现对不同尺度和分辨率的点云数据的有效融合。通过融合边界框信息和自适应特征融合机制，BAAF-Net能够准确地将点云数据中的每个点分配到正确的语义类别中。BAAF-Net是一种用于点云语义分割的神经网络模型，其主要目标是准确地将点云数据中的每个点分配到正确的语义类别中。该网络结构基于深度学习技术，通过融合边界框信息和自适应特征融合模块，实现对点云数据的有效处理。在使用BAAF-Net进行点云语义分割时，需要将点云数据和对应的边界框信息作为输入。
三维点云语义分割【综述】 ——Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey
Dujing2019的博客
02-16 1万+
3D POINT CLOUD SEGMENTATION3D Semantic SegmentationProjection-based NetworksPoint-based NetworksInstance SegmentationProposal-based MethodsProposal-free MethodsPart SegmentationSummary 3D点云分割需要了解全局几何结...
点云语义分割标注工具-semantic-segmentation-editor
qq_43049432的博客
08-13 1万+
semantic-segmentation-editor点云标注工具的安装与使用1.软件的安装2.软件功能界面介绍3.标注后数据介绍 该软件可标注2D图片（png，jpg等）与点云数据（pcd）不说废话，直接上干货！！！ 1.软件的安装     (1)下载后随便你解压到那个文件夹下(软件github地址)     (2)在终端中运行： curl https://install.meteor.co...
基于PointNet / PointNet++深度学习模型的激光点云语义分割
不要仅为成功而努力，要为做一个有价值的人而努力
06-14 3186
本文记录了PointNet/PointNet++点云语义分割深度学习模型应用于电力档段场景的学习实践过程，同时提交了改进后项目代码文件（项目代码逐行注释解析）
点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）
Mluoo的博客
01-19 1万+
近些年基于深度学习的点云语义分割研究开始被广泛关注，并取得了极大的进展。我围绕点云数据的语义分割，从传统方法和基于深度学习方法两方面，来对近些年点云语义分割的研究做出系统的归纳和总结。因此恬不知耻的取名未——点云数据的语义分割算法综述总结大全（传统方法+基于深度学习的方法）哈哈哈哈。
点云语义分割网络
ArmyD的博客
09-23 365
点云语义分割网络
点云语义分割大合集-持续更新中
zhaoguanhua的博客
10-26 3817
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
BAAF-Net源码阅读
zhaoguanhua的博客
12-16 2141
BAAF-Net代码是基于RandLANet编写的，所以在数据预处理和训练策略是基本是一致的，这里我们只介绍一下BAAF-Net的网络结构。
BAAF-Net训练Semantic3D数据集
zhaoguanhua的博客
11-01 2484
BAAF-Net训练Semantic3D数据集二、训练和测试代码修改三、训练四、测试 BAAF-Net的作者在github上只放出了S3DIS数据集的训练和测试代码，而且我也问了作者近期并没有放出关于Semantic3D数据集的训练和测试代码的计划，但是作者说他是基于RandLA-Net的代码做的，可以参考RandLA-Net训练Semantic3D数据集的代码进行修改，刚好我们已经对Randla-Net的代码非常熟悉了。在这篇文章里我们就尝试使用BAAF-Net训练Semantic3D数据集。 # 一、
3D点云之语义分割（相关官方示例介绍）
jiugeshao的专栏
05-15 2982
之前在中提到，用深度学习来对3D点云进行处理，接下来就考虑深入一些，整几个例子来熟悉它。例子原型来源于官网，博主在其基础上做了一些代码修改。一. 例子参考1. Keras中的资源二. 例子实现。
CVPR2022点云语义分割：Stratified Transformer for 3D Point Cloud Segmentation
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04-12 1万+
CVPR2022Stratified Transformer for 3D Point Cloud SegmentationSSA: Stratified Self-attentionContextual Relative Position EncodingMemory-efficient Implementation Stratified Transformer for 3D Point Cloud Segmentation 本文中的Stratified Transformer是基于Transformer
点云分割和点云分类（点云语义分割）
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厉害了，3D点云语义分割
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07-21 3803
随着自动驾驶技术发展驶入快车道，3D传感器的使用正在变得越来越普遍。常见的3D传感器包括激光雷达、毫米波雷达、深度相机、3D扫描仪等，它们可以从现实世界中获取物体和环境的几何、形状和比例信息，帮助AI理解现实环境。 3D传感器的扫描数据通常以3D点云的形式保存每个点的信息，包括三维坐标、反射率、尺寸等。如何从3D点云中获取有用的信息，是人工智能的重要研究领域。 澳鹏Appen中国研发中心融汇全球经验、针对本土行业特点自主研发的人工智能辅助数据标注平台，集成了为多样场景定制的标注工具箱。其中，3D点云语义分割
3D点云语义分割篇——PointNet++
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PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Charles R. QiLi Yi Hao SuLeonidas J. Guibas Stanford University 上一篇文章介绍了PointNet以及相应的pytorch代码实现，在S3DIS数据集上完成了语义分割任务，这种直接处理无序点云的方式，和传统的基于人...
点云显示与语义分割
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http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html 转载于:https://www.cnblogs.com/yhlx125/p/11172236.html
ECCV2022 | 激光雷达点云的开放世界语义分割
CV_Autobot的博客
09-12 1309
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！论文链接：https://arxiv.org/abs/2207.01452代码链接：https://github.com/Jun-CEN/Open_world_3D_semantic_segmentation论文方法三维激光雷达传感器在自主车辆感知...
【CVPR2020】RandLA-Net：大规模点云的高效语义分割
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深度神经网络对点云进行处理不可避免地需要在保证不丢失有用的点特征的前提下对这些点进行下采样。而大规模的点云跨度可达数百米，包含数百万个点，采样的时间和空间复杂度都较高。 这篇论文 * 分析并比较了现有的点云采样方法，得出随机采样(Random Sampling)是最适合大规模点集这一结论。 * 设计了一个局部特征聚合器(Local Feature Aggregation)，它通过逐步增加每个点的感受野来避免随机采样导致的特征丢失。 ...............
（2021，多原型网络）少样本3D点云语义分割
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为了缓和难以获取的labelled data的限制以及提升泛化性能，本文提出基于attention的多原型直推式few-shot点云语义分割。特别地，每一个类别由多个原型表示，从而建模labeled points的复杂分布。然后使用label propagation来探索labeled多原型与unlabeled点的关系，以及unlabeled点之间的关系。然后，设计了一个基于attention的多层特征学习网络，用于学习鉴别特征。这些特征包含了点之间的几何依赖性以及语义相关性。
C:\Users\20736>pip install setuptools Collecting setuptools WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out. (read timeout=15)")': /packages/0d/6d/b4752b044bf94cb802d88a888dc7d288baaf77d7910b7dedda74b5ceea0c/setuptools-79.0.1-py3-none-any.whl.metadata WARNING: Retrying (Retry(total=3, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ProtocolError('Connection aborted.', ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个现有的连接。', None, 10054, None))': /packages/0d/6d/b4752b044bf94cb802d88a888dc7d288baaf77d7910b7dedda74b5ceea0c/setuptools-79.0.1-py3-none-any.whl.metadata Downloading setuptools-79.0.1-py3-none-any.whl.metadata (6.5 kB) Downloading setuptools-79.0.1-py3-none-any.whl (1.3 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0.0/1.3 MB ? eta -:--:-- [notice] A new release of pip is available:
最新发布
04-25
### 解决方案 当 `pip install setuptools` 遇到网络连接超时或远程主机关闭连接的问题时，可以采取以下措施： #### 更改镜像源 一种常见的解决办法是更换为国内的 PyPI 镜像源。例如，可以使用清华大学的镜像源来加速下载过程[^3]。具体操作如下： ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 如果不想永久更改配置，也可以通过 `-i` 参数临时指定镜像源： ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple setuptools ``` #### 设置代理 在网络环境较差的情况下，可以通过设置 HTTP/HTTPS 代理来改善连接状况。假设代理地址为 `http://proxy.example.com:8080`，则执行以下命令： ```bash pip install --proxy http://proxy.example.com:8080 setuptools ``` #### 增加重试次数和超时时间 有时问题可能是因为默认的超时时间和重试机制不足。可以通过增加 `--retries` 和 `--timeout` 参数来增强稳定性： ```bash pip install --retries 10 --timeout 60 setuptools ``` #### 手动下载并安装 如果以上方法仍然失败，可以选择手动下载 `setuptools` 的 `.whl` 文件并本地安装。可以从官方 PyPI 或镜像站点获取文件链接。例如，在清华大学镜像站找到对应版本后，保存至本地路径 `/path/to/setuptools.whl` 并运行： ```bash pip install /path/to/setuptools.whl ``` #### 更新 pip 版本 旧版 `pip` 可能存在兼容性或其他问题，建议先升级 `pip` 到最新版本后再尝试安装 `setuptools`。同样推荐使用国内镜像源以加快更新速度： ```bash pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` --- ### 示例代码 以下是综合上述策略的一个完整脚本示例： ```bash # 使用清华镜像源安装 setuptools pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple setuptools # 如果需要代理支持 pip install --proxy http://proxy.example.com:8080 setuptools # 若仍失败，则考虑手动方式 wget https://files.pythonhosted.org/packages/<hash>/setuptools-<version>-py3-none-any.whl pip install ./setuptools-<version>-py3-none-any.whl ``` ---
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