参考与前言 本文主要介绍 建图 Mapping 方面的一些 基础知识介绍与相关下游任务使用 涉及知识较为基础，SLAM大佬们可以提前退出了 主要针对应用为移动机器人与物流无人驾驶车；提前申明：大部分文字/图片，翻译/截图于 来自 Introduction to Mobile Robotics, Techniques for 3D Mapping,
摘要： a. 方向：自动驾驶领域，针对复杂交通情况 b. 数据集：ONCE（One millioN sCenEs） c. 改进点（基于Voxel-RCNN）： i. 在3D Backbone中加入残差结构 ii. 设计了一个厚重的（？）3D特征提取器（有效提取高维信息） iii. 2D Backbone（包含残差、自校准卷积？、空间注意力、通道注意力机制）——扩大感受野、
1.Motivation 对于透视图和BEV，两者都有各自的优势。其中透视图在稀疏的点云上进行小物体的检测性能较强，而BEV可以保证物体的距离不变形，即不会发生物体重叠。对于原先的voxel方法，即hard voxel，存在占用内存大，数据损失的缺点，因此如何利用点云内所有的点的信息成为一个问题。 2.
点云初学者，有理解错误的欢迎提出。 简述 问题：对点云上的每个点进行标签标注的成本高昂 目的： achieve a performeance comaprable with a fully supervised baseline given the extremely-sparse annotations。【弱监督下的点云语义分割】。 实验所采用的数据集： ScanNet-v2 S3DIS
.binvox格式解析 .binvox file has a short ASCII header, followed by binary data. The ASCII header //版本信息 #binvox 1 //specifies the depth, width, and height of the voxel grid //grid纬度信息 dim 256 256 256 //normalization transformation 归一化变换 translate
一 核心思想 本文主要是在3D backbone上用到了改进的transformer方法，以便更好的提取特征。也就是在sparse voxel module和submanifold voxel module的基础上使用transformer进行特征的提取。 提出两种attention的机制，分别为Local Attention 和 Dilated Attention。之后
菜鸡学Python——学习总结 关于2021.7.4的python编译的学习总结 链接: https://blog.csdn.net/river_rain/article/details/113856897?spm=1001.2014.3001.5501. 菜鸡学Python——学习总结用切片法创建列表副本用函数调用解决臃肿编译环境的不同 用切片法创建列表副本
今天介绍一篇两阶段的3D目标检测网络：Voxel R-CNN，论文已收录于AAAI 2021。 Voxel R-CNN论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2012.15712.pdf 代码链接为：https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN
Associate-3Ddet: Perceptual-to-Conceptual Association for 3D Point CloudObject Detection 一. 可变形卷积二 . 稀疏卷积三 . VoxelNet 一. 可变形卷积 CNNs对大型，未知形状变换的建模存在固有的缺陷，这种缺陷来源于CNNs模块固有的几何结构：卷积单元对输入特征图的固定
我正在计划构建一个供个人使用的体素编辑器(c和opengl),我想重新使用我在以后的项目中构建的对象.我遇到的问题是,我不确定什么是将体素数据保存到文件的最佳方法.我搜索了许多网站,并且遇到了“另存为八叉树”和“另存为BSP树”,您认为哪一个更好,为什么？ 提前致谢.解决方法:我会使
dcm 其实自己感觉还未完全理解（博客内容若有错误请指出），先记下来，等答辩、课题等事情弄好再重新学习并补充。 一些基础概念别人博客已经写的很好了，我理解的关键点为： 1、病人坐标系的xyz定义方向为LPS(并非所有的，一些集成3D slice的软件用的是RAS） 2、图像坐标xy定义方向：(0,0)代
问题介绍： slam构建地图，先进行降采样，再进行可视化或存储。然而经过降采样后，代码没有报错的情况下，点云数据散成一团。将代码和点云数据展示如下， pcl::VoxelGrid<Lidar::PointType> voxel_filter;voxel_filter.setLeafSize(0.02, 0.02, 0.02);Lidar::PointCloudPtr mapPointCloud(new
