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本列表页提供了关于点云处理技术的综述及应用,包括点云地面分割和地形估计、三维重建、点云分类和语义分割等内容。通过本页,您可以了解到点云处理的最新进展和应用领域。

SWCF-Net:相似度加权卷积与局部 - 全局融合的高效大规模点云语义分割

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

通过提出了一种名为 SWCF-Net 的相似度加权卷积和局部 - 全局融合网络,结合了局部和全局特征,以提高大规模点云的分割效率和语义上下文理解能力。通过将相似度权重融入卷积操作中,以增强泛化能力,从而有效地提取局部特征。同时,在注意力模块中对关键通道进行下采样操作,实现了线性复杂度,使得 Transformer...

该研究提出了一种名为SWCF-Net的网络,通过结合局部和全局特征,提高大规模点云的分割效率和语义上下文理解能力。实验证明SWCF-Net在大规模室外数据集上具有竞争力的结果。

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点云法线估计的非对称孪生网络

发表于:

通过应用合理的约束条件,我们在干净点云和有噪点云上学习得到的内在特征的一致性,提出了一种改进正常估计质量的方法,并引入一个包含不同噪声级别的多视角正常估计数据集,通过评估现有方法在该数据集上的表现发现其过拟合问题,持久实验证明了我们的特征约束机制能够有效改进现有方法并降低当前架构中的过拟合现象。

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PGSR: 基于平面的高斯点云着色用于高效和高保真度的表面重建

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

通过引入基于平面的高斯点云猜测(PGSR)方法,本研究旨在实现高保真度的表面重建和高质量的渲染,以解决基于 3D 高斯斑点(3DGS)的重构方法中普遍存在的质量问题。实验结果表明,与基于 3DGS 和 NeRF 的方法相比,我们的方法在快速训练和渲染的同时保持了高保真度的渲染和几何重建效果。

该方法使用高斯散点图进行实际渲染,通过正则项和Poisson重建方法提取网格,快速、可扩展且保留细节信息。通过优化策略,将高斯散点图与网格表面绑定,实现易于编辑、雕刻、绑定、动画制作、合成和调光。相比于神经隐式函数方法,该方法在几分钟内获取逼真渲染所需的可编辑网格,且提供更好的渲染质量。

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RefGaussian: 解开真实渲染中的三维高斯点云分层中的反射

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

通过提出的 RefGaussian 方法,可以从 3D-GS 中解离出反射,以更真实地建模反射。实验证明,我们的方法在新视角合成和准确深度估计方面取得了优越的结果,同时支持场景编辑应用,确保高质量的结果和物理一致性。

本文介绍了一种名为GaussianShader的新方法,通过在三维高斯函数上应用简化的着色函数,提升了具有反射表面的场景中的神经渲染效果,并保持了训练和渲染的效率。GaussianShader在效率和视觉质量之间取得了平衡,相较于先前的方法,如Ref-NeRF,我们的方法显著加速了优化时间(23小时对比0.58小时),在具有镜面对象数据集上的峰值信噪比方面也超过了Gaussian Splatting,实现了1.57dB的提升。

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位到光子:直接渲染的端到端学习可扩展点云压缩

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

我们提出了一种点云压缩方案,通过生成可直接解码为可渲染的 3D 高斯图像的比特流来解决从有损压缩的点云中解码和渲染高质量图像的问题。该方案显著提高了渲染质量,同时大幅度降低了解码和渲染时间,相比现有的点云压缩方法。此外,该方案生成可扩展的比特流,允许在不同比特率范围内的多个细节级别。我们的方法支持实时颜色解码和高质量点云的渲染,为具有自由视角的交互式 3D 流媒体应用铺平了道路。

我们提出了一种点云压缩方案,通过生成可直接解码为可渲染的3D高斯图像的比特流来解决从有损压缩的点云中解码和渲染高质量图像的问题。该方案提高了渲染质量,降低了解码和渲染时间,支持实时颜色解码和高质量点云的渲染。

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GroundGrid:LiDAR 点云地面分割和地形估计

发表于:

本文介绍了一种基于 2D 高程图的地形估计和点云地面分割系统 GroundGrid,并利用 SemanticKITTI 数据集和航空 LiDAR 扫描进行了性能评估,结果显示 GroundGrid 在维持高运行速度的同时,优于其他现有系统,平均 IoU 为 94.78%。

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LAM3D:用于单图像三维重建的大规模图像 - 点云对齐模型

发表于:

大规模重建模型在自动化三维内容生成方面取得了重大突破。然而,这些模型常常产生具有几何不精确性的三维网格,这是由于仅从图像数据推断三维形状的固有挑战所引起的。在本文中,我们介绍了一种新颖的框架,即大型图像与点云对齐模型(LAM3D),它利用三维点云数据增强了生成的三维网格的保真度。我们的方法从开发基于点云的网络开始,有效地生成精确而有意义的潜在三平面,为准确的三维网格重建奠定了基础。在此基础上...

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深度学习技术在三维点云分类和语义分割中的综述

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

本研究综述了深度学习在点云处理中的最新进展、挑战和潜在研究方向,重点关注点云分析中的 3D 形状分类和语义分割两个主要任务。

该论文回顾了深度学习在LiDAR点云中的应用,包括自动驾驶任务和相关贡献,并总结了挑战和未来研究方向。

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CoR-GS:稀疏观测三维高斯点云绘制的协同正则化

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

该论文介绍了一种新的协同正则化方法来改善稀疏视图下 3D 高斯光场的重建质量,通过评估高斯点表示之间的注册以及渲染像素之间的差异来量化点和渲染不一致性,进一步研究表明这两种不一致性与精确的重建之间存在负相关,基于这些研究结果,提出了一种名为 CoR-GS 的方法来鉴别和抑制不准确的重建,并在多个数据集上验证了该方法的有效性。

该论文介绍了一种新的协同正则化方法来改善稀疏视图下 3D 高斯光场的重建质量。通过评估高斯点表示之间的注册以及渲染像素之间的差异来量化点和渲染不一致性。进一步研究表明这两种不一致性与精确的重建之间存在负相关。提出了一种名为 CoR-GS 的方法来鉴别和抑制不准确的重建,并在多个数据集上验证了该方法的有效性。

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基于范围图像的点云分割中缺失值的填充的重要性

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

点云分割在机器人感知和导航任务中起着重要作用,本文提出了一种新的投影方法,以及简单有效的填充方法,并介绍了两个网络模型,通过采用这些方法,现有的基于范围图像的点云分割模型在性能上取得了明显的改善。

本文介绍了一种新的投影方法和填充方法,以及两个网络模型,用于改善基于范围图像的点云分割模型的性能。

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