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Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey中文翻译 - lakaka - 博客园 (cnblogs.com)
一文尽览 | 首篇Transformer在3D点云中的应用综述(检测/跟踪/分割/降噪/补全) - 知乎 (zhihu.com)
Point cloud is converted to other representations before it’s fed to a deep neural network
体素化方法将点云转换为致密的三维体素模型, 并对其应用三维卷积,以模仿和复制卷积神经网络在平面图像分析上的成功.然而三维卷积的计算量过大,这限制了处理模型的分辨率,使得在数据转换过程中损失了大量的模型细节
[1]
ZHOU Y, TUZEL O. VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection[M]. arXiv, 2017.
多视角图像渲染将三维数据渲染为多个视角下观察到的平面图像, 巧妙地解决了模型自遮挡的问题,但依然无法保证三维模型的全部细节不被遮挡,且计算量较大
[1]
SU H, MAJI S, KALOGERAKIS E, 等. Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition[M]. arXiv, 2015.
The model has to respect properties of point clouds:
• Unordered point set as input
Model needs to be invariant to N! permutations.
• Invariance under geometric transformations
Point cloud rotations should not alter classification results.
CloudCompare是一款3D点云处理软件(例如用激光扫描仪获得的点云)。它还可以处理三角形网格和校准图像。
MeshLab是三维立体网格处理软体,为自由软体,首先发布于2005年年底。此软体可显示及处理大量的非结构化网格,并提供编辑、清理、修复及查核等功能,可对模型进行渲染及转档。
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