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3D点云语义分割系列论文总结

点云分割论文

近年来,随着自动驾驶和机器人等领域的飞速发展,3D 点云处理得到了学术界和工业界的广泛关注,基于点云的物体识别、检测、分割等任务中涌现出了一大批优越的算法。

在点云语义分割中,我们通常需要解决以下问题:

  1. 点云数据的预处理:点云数据通常是非结构化的数据,因此需要进行滤波、下采样、采样等预处理步骤,以便后续处理。

  2. 特征提取:特征提取是点云语义分割的核心,常用的方法包括基于卷积神经网络(CNN)的方法和基于手工设计的特征提取方法。

  3. 分类模型的设计:分类模型通常采用基于CNN的神经网络模型,包括PointNet、PointNet++、PointCNN、DGCNN等。

  4. 损失函数的设计:损失函数用于衡量预测结果与真实结果之间的差异,一般采用交叉熵损失函数。

  5. 后处理:后处理包括后处理滤波和空间一致性处理等,可以进一步提高分割结果的精度和准确性。

3D检测近年来无论是在学术界或工业界都备受关注。CVPR、ECCV、ICCV等计算机视觉顶会开始逐渐增加相关工作的录用率,工业界也相继推出了一系列兼顾准确率和速度的算法。

当然,要了解一个方向,前沿论文的阅读是必不可少的,向大家推荐一份前沿论文精讲视频资料+课件,及点云顶会论文合集。

3D点云前沿论文精讲

论文精讲(一)《Why Discard if You can Recycle? A Recycling Max Pooling Module for 3D Point Cloud Analysis》

论文精讲(二)《Why Discard if You can Recycle? A Recycling Max Pooling Module for 3D Point Cloud Analysis》

3DAIGC原理解析

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全民积极向(内)上(卷)的时代,江湖常有传言:SCI在手,升职加薪、前程无忧。

发论文的门槛,说高不高,说低不低。不管你是科研经验丰富的研二研三学生还是研0小白都可以发论文的。有时候限制你发论文的,不是写作技巧、不是实验,往往是最初但是最重要的idea。

对于想要发表论文,对科研感兴趣或正在为科研做准备的同学,想要快速发论文有两点至关重要。

1.紧跟风口。

想发文章最容易的方法就是紧跟风口,顺着领域内的研究趋势确定自己的方向,毕竟在热门领域内,创新点和idea远比其他非热门领域多。

2.有一位有经验有能力的前辈指导。

大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法,只要能够在某一问题上做到一个很好的performance,论文就水到渠成。而想要快速达到,来自前辈的指点不可或缺。

所以,要解决的问题就是:

1.找到风口

2.找到领域内的大神做导师

一个好的指导老师的作用是,没有课题,能够结合所在课题组具体情况,结合最近热门研究方向,帮你规划课题,如果有了课题而缺少创新方向,老师能够快速帮你找到几种切入点,几种框架,甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......

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为大家推荐一个3D点云语义分割科研小班,研究课题为《3D点云语义分割》。小班由沃恩智慧金牌导师,中科院博士Shawn老师主讲。对点云语义分割感兴趣或者未来想要进入大厂的相关部门的同学,都可以来了解一下。

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01

研究课题介绍

根据空间、几何和纹理等特征点进行划分,同一划分内的点云拥有相似的特征。点云分割的目的是分块,从而便于单独处理。点云分类(point cloud classification)为每个点分配一个语义标记。点云的分类是将点云分类到不同的点云集。同一个点云集具有相似或相同的属性,例如地面、树木、人等。也叫做点云语义分割。

主讲老师介绍

Shawn

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·中科院博士

·研究领域为计算机视觉,语义分割,自动驾驶感知,遥感图像,机器学习

·在商汤科技,地平线和晨曦科技做过研究员,拥有丰富的工业界经历

·以第一作者在CCFA/B类期刊会议和一区二区trans期刊发表论文8篇,总共发表论文20余篇

·担任CVPR、ECCV,AAAI,IJCAI,ACM MM,TCSVT,TGRS,ICASSP,ICPR等会议和期刊的审稿人

·发表专利和软件著作权6部

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对于科研er,创新点无疑是论文的灵魂。实际上,99%的论文创新点都是这么来的——

01

了解前沿研究,建立科研认知

了解前沿研究是找到创新点的基本步骤。对于人工智能领域的研究者来说,了解最新的研究进展、当前的研究趋势和热点话题是非常重要的。

人工智能领域的顶级会议和期刊,如NeurIPS、ICML、CVPR等,是了解最新研究进展的重要渠道。

02

寻找研究空白

在了解前沿研究的基础上,接着需要寻找研究空白。这包括已有研究中未解决的问题、未被深入探讨的领域、尚未研究过的数据集等。这些研究空白可能是大家寻找创新点的重要来源。

为了寻找研究空白,你需要对已有研究进行深入的分析和思考。可以通过阅读文献综述、看研究方向的细节、参加研讨会等方式,找到一些未被解决的问题或者未被深入探讨的领域。

03

提出新问题

在找到研究空白的基础上,接着需要提出新的问题。这些问题应该是基于前沿研究和研究空白的基础上,具有一定的挑战性和实际应用价值。通过提出新问题,可以找到新的研究方向和创新点哦~

提出新问题需要对前沿研究和研究空白进行深入的分析和思考。需要思考如何从已有的研究中提取出新的问题,以及这些问题的研究意义和应用价值。

同时,大家也同时考虑如何解决这些问题,并寻找创新的解决方法。例如,如果你发现当前的图像分割算法不能很好地处理医学图像,那么你可以提出一个新问题:

如何利用深度学习技术更好地处理医学图像中的分割问题?这个问题既有一定的挑战性,也有很高的实际应用价值。通过解决这个问题,你可以为医学图像分割领域做出贡献,并发掘新的研究方向和创新点。

又如,如果你发现当前的对话系统不能很好地处理多轮对话,那么你可以提出一个新问题:如何设计一种新的对话系统,可以更好地处理多轮对话,并具有良好的用户体验?

这个问题同样具有一定的挑战性和实际应用价值,通过解决这个问题,你可以为对话系统领域做出贡献,并发掘新的研究方向和创新点。

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04

两大创新方向

论文的创新基本可以从两方面入手:

1、原理创新:比如模型创新,如YOLO、R-CNN或是智能优化算法(粒子群)等;再比如模型改进,如常规卷积和深度可分离卷积,但这一系列难度较大,不适合小白哦

2、应用创新:这很好理解,比如Vision Transformer,原来的Transformer是在自然语言处理上面应用的,后来被迁移到了计算机视觉中,小伙伴们在写论文的时候也可以尝试把其他领域上的模型应用到自己的模型身上哦~

05

实验验证

实验验证也是寻找创新点的必要步骤。实验验证可以验证提出的新问题、创新方法的有效性和实际应用价值,同时也可以发现一些意想不到的结果和创新点。

实验验证需要大家具备一定的实验设计和分析能力。你需要设计合适的实验方案,收集和分析实验数据,并从中发现新的创新点。实验结果可以为研究工作提供有效的证据和支持。

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