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RSS订阅原创 [点云备忘录] 第二期 open3D的安装和试用
[点云备忘录] 第二期 open3D的安装和试用1.安装 pip install open3d-python (0.7.0) pip install open3d (0.9.0) 源码编译Compiling from source （latest） 2.例程和官方文档 github master-branch 下载的例程和官方文档是与源码编译的最新版o...
2020-01-05 14:31:39
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原创 Numba支持的python，numpy函数列表
有些python, numpy的函数是不支持用numba加速的，因此需要进行调整。这里是最新版的numba支持的函数列表，随着版本更新，相应的列表可能也会改变。Numba支持的python函数列表http://numba.pydata.org/numba-doc/dev/reference/pysupported.htmlNumba支持的numpy函数列表http://...
2019-12-31 10:40:14
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原创 Cython踩坑记录（未完）
python中的很多用法在Cyphon中是不支持的比如python中可以利用bool型列表进行mask，但是cyphon中没有这个功能，只能用循环语句来代替。python中没有广播，用循环语句代替如果要在循环里对一个矩阵赋值，那么在此之前要给矩阵赋值，哪怕全是零也行。否则会提示UnboundLocalError: local variable 'L' referenced ...
2019-12-28 12:57:51
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原创 Fast Point R-CNN | 一个或许跟PointRCNN和Fast RCNN都没啥关系的点云目标检测网络
【导读】这是一篇来自ICCV2019的论文，由港中文的贾佳亚教授实验室完成。虽然名字很接近，但是Fast Point R-CNN不仅跟Fast R-CNN没有任何关系，它跟Point R-CNN也没太大关系，找前景点，做精细回归思想相近。三者唯一的共同点就是它们三个都是two-stage网络，但是网络结构完全不同。如果要强行归类的话，Fast Point R-CNN应该算是VoxelNet...
2019-12-19 11:37:39
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原创 NeurIPS 2019 | 麻省理工与上海交大共同提出新型点云处理框架Point-Voxel CNN
论文：Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning来源：NeurIPS2019Spotlight共同一作：Zhijian Liu (MIT), Haotian Tang(上海交大)代码：https://github.com/mit-han-lab/pvcnn项目：https://hanlab.mit.edu/projects/pv...
2019-12-16 16:39:57
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原创 关于函数tf.scatter_nd的更多例子
官网上关于tf.scatter_nd的介绍比较简单，这里提供更多例子。帮助理解。例1：import tensorflow as tfindices = tf.constant([[0,0], [1,2]])updates = tf.constant([[[5, 5, 5, 5], [6, 6, 6, 6], [7, 7, 7, 7]...
2019-04-09 10:41:53
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原创 关于opencv4.0中“未定义标识符cvNamedWindow”的解决方法
这个问题困扰了很久，在网上找了很多方法，但是都没用，比如：“在代码开头加入头文件#include <opencv2/highgui/highgui_c.h>”之类的方法，就完全没解决问题。经过探索，终于找到了解决之道。原来这是由于opencv4.0和之前的版本中有一些命令发生了变化，比如在之前的版本中cvNamedWindow是用来创建窗口的，然而到了4.0版本中，创...
2019-03-09 22:53:59
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原创 pyqt+mayavi三维点云处理界面开发（一）环境配置篇
近来在做一个项目，其中需要做一个界面能对点云进行逐帧显示、特征提取等操作。由于本人对C++不太熟悉，于是选择用python来实现。基本的界面框架用pyqt，显示点云的部分用的是mayavi、cv等第三方工具包。由于本人不是计算机相关专业出身，编程能力比较差，所以总体处于边学边做、现学现卖的状态，经常遇到各种问题。参考了以下博文：https://www.jianshu.com/p/557371...
2019-03-07 15:45:18
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原创 win10+Chrome浏览器截长图方法
本方法亲测可行，操作系统为win10，其他操作系统没有试过。部分内容基于https://blog.csdn.net/ianly123/article/details/80565614并进行修正。打开 Chrome 浏览器，进入需要截图的网站页面。 打开开发者工具：在页面任何地方点击鼠标右键，在弹出菜单中选择「检查」选项。或者使用快捷键组合：Ctrl + shift + i。 打开命令行...
2018-12-12 20:29:51
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原创 pyqt4不同类之间信号与槽进行连接
这个博客是自己在使用pyqt4过程中，解决具体的总结，仅供个人备忘。不同类之间信号与槽的对应，需要三个步骤：1）在类A里定义发射信号，使用emit()方法，发射信号A_signal()；2）在类B里定义槽函数B_slot()；3）在主函数main()里，使用类A、B分别实例化两个对象a、b。然后使用connect(a, QtCore.SIGNAL('A_signal()'), ...
2018-10-27 08:41:15
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原创 PointFusion文章个人理解
文章标题：PointFusion: Deep Sensor Fusion for 3D Bounding Box Estimation作者：Danfei Xu,et al. Standford 1.网络概述这个网络的输入是经过2D检测器处理的图片和对应的点云，网络的作用是做回归，输出3D BBox。 2.提取特征分别使用Pointnet和Resnet对点云和图片进...
2018-08-29 20:48:19
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原创 Frustum Pointnet与PointFusion的对比理解
点云目标检测系列文章一引言最近在看点云目标检测的论文，发现这些论文不是相互独立的，很多文章自带CP属性，有很多相似点，非常值得放在一起来对比。今天参加1V1 battle的两篇文章分别是：Frustum Pointnet与PointFusion（为了方便后文分别简称为FP和PF）。前者的作者大家非常熟悉了，是PointNet的作者；而PointFusion的作者是李飞飞的学生Danfei ...
2018-08-29 20:34:30
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原创 ICRA2018点云相关论文汇总
1.Incremental Segment-Based Localization in 3D Point CloudsWe propose an efficient method for localization based on 3D segment matching. A set of incremental algorithms for the normal estimation, s...
2018-08-19 10:18:08
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原创 连“人工智能”都会打Dota了?
大家好，今天不讲点云，来聊一个目前热门的话题，但抱歉真的不是足球:) 这两天人工智能界一个比较热门的话题当属“OpenAI Five击败Dota2业余玩家队伍”了。去年的阿尔法Go在围棋方面战胜人类最顶尖的棋手，让人工智能着实升温不少，难不成今年又要借助Dota再火一把？让我们拭目以待。 先来说说OpenAI Five到底是何方神圣？它是由谷歌一家名叫OpenAI的人工智能公司开发...
2018-06-28 08:25:19
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原创 拨云见日——SPLATNet文章理解
文章标题：SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing这是CVPR2018的一篇文章，作者是Hang Su ，他同时也是2015年MVCNN的作者，自然也是很厉害了。这个作者给我的感觉是基础非常扎实，比如之前的MVCNN，最先把多视角机器视觉运用到三维物体感知中来；包括这次用到的bilateral convolutio...
2018-06-24 23:54:22
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原创 分类VS分割——从原理和代码角度来分析对比(点云深度学习)
分类任务与分割任务有什么联系吗？答案是肯定的。 分割其实就是对每一个像素进行分类。在代码上，分割与分类的区别就更小了，都是用全连接层输出一定的数目，这个数目就是你要分类/分割的个数。以PointNet为例，先看看网络架构： 可以看到网络在得到global feature之前，分类和分割是公用一套网络的。它们的代码自然也一样。这部分代码位于pointnet_cls....
2018-06-06 15:28:47
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原创 Semantic3D——户外场景点云分割数据集
网站链接：http://www.semantic3d.net/view_dbase.php?chl=1 虽然PointCNN的论文中是没有这块实验的，但是在github上，作者做了实验，代码也都发出来了。 Semantic3D是户外场景点云数据库，为什么要介绍这个数据库呢？因为我们使用‘户外场景’的数据做实验，这种论文能投的期刊范围会更广一些。比如遥感类的期刊，就很喜欢这种...
2018-05-29 08:52:48
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原创 PointCNN代码组织结构分析——以分割为例
初次用PointCNN的同学，容易看不太懂它的代码结构。我们从README.md开始看起。以分割任务中的Semantic3D数据为例： cd data_conversions# bash download_semantic3d.sh bash un7z_semantic3d.sh mkdir ../../data/semantic3d/val #建了一个验证...
2018-05-29 08:51:17
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原创 点云深度学习系列5——pointnet++文章及代码分析
大家好。PointNet++是PointNet的升级版本，增加了对局部信息的感知能力。体现到代码上的话，变化还是比较多的，我们以分类为例，对结构和代码进行分析。网络结构 首先是网络结构方面，复习前任PointNet网络结构的，请点这里改进版去掉了T-net，在网络层次上变多了，但是更加组织有序。 def get_model(point_cloud, is_tr...
2018-05-29 08:48:46
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原创 matlab读取txt中结构化的数字，并转化为可用的数组
做项目过程中，需要处理一个txt文档，里面包含上万行、三列数字，即N*3的样式。用matlab进行读取，查阅了不少资料，终于解决。代码如下：fid = fopen('e:\GML_Dataset_A_Test - Cloud.txt'); Cell_0 = textscan(fid, '%f%f%f'); c1=Cell_0(1,1);c2=Cell_0(1,2);c3=Cell_0(...
2018-05-24 15:50:32
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原创 点云深度学习系列4——PointNet分析
今天要聊的论文是斯坦福大学Charles等人在CVPR2017上发表的论文，提出了一种直接处理点云的深度学习网络——PointNet。这篇论文具有里程碑意义，标志着点云处理进入一个新的阶段。为什么会给这么高的评价呢？ 因为在PointNet之前，点云没办法直接处理，因为点云是三维的、无序的，别说深度神经网络了，就是普通算法很多都不能奏效。于是人们想出来各种办法，比如把点云拍扁成图片（MVC...
2018-05-22 19:33:11
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原创 在python2和python3同时存在的情况下，如何使用pip安装指定版本的包（Ubuntu系统）
最近想测试CondenseNet（DenseNet的改进版）的代码，用到了CIFAR10的数据，在数据准备阶段，需要先运行代码将CIFAR10数据格式转换成tfrecords格式，所用代码需要拿python2运行。命令是：`python2 generate_cifar10_tfrecords.py --data-dir=./cifar-10-data`我的ubuntu里默认的是python3，在运...
2018-05-19 08:44:50
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原创 tf.layers.separable_conv2d实现深度可分卷积
tf.layers.separable_conv2d实现深度可分卷积
2018-05-10 15:21:22
10078
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原创 点云深度学习系列3——PointNet/PointNet++代码比较
文章就不介绍了，这里主要说代码。PointNet++是PointNet的升级版本，主要增加了对局部信息的感知能力。体现到代码上的话，变化还是比较多的，我们以分类为例，对二者的实现代码进行对比分析。首先是网络结构方面，PointNet： def get_model(point_cloud, is_training, bn_decay=None): """ Classific...
2018-05-10 10:53:02
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原创 点云深度学习系列2——PointNet/PointCNN代码比较（变换矩阵部分）
PointNet与PointCNN从文章到代码都有很多相似之处，两者对比看待，或许更有助于我们理解。众所周知，PointNet中使用了maxpooling和T-net，作者文章中起到关键作用的是maxpooling，而T-net对性能的提升作用也还是有的（两个T-net加上regularization 贡献了2.1个百分点），但奇怪的是在PointNet++的代码中，已经看不到T-net了（这...
2018-05-09 10:05:57
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原创 点云深度学习系列1——PointCNN代码阅读心得
先是一点题外话，作者的Github维护的很好，经常更新，而且对读者的答疑也很及时，大赞。下面进入正题。看过代码的同学都知道，作者的核心思想X变换在代码pointcnn.py中，里面主要包含两部分，特征提取和X矩阵训练。下面分开来说。用于提取邻域特征的只有两个dense层（也叫fc层/MLP），很简单地将尺度为（P,K,C）的邻域结构升维到了（P,K,C’）。 # Prepare...
2018-05-08 22:39:57
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空空如也
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