具有上下文编码的密度感知卷积网络用于航空 LiDAR 点云分类

Oct, 2019

具有上下文编码的密度感知卷积网络用于航空 LiDAR 点云分类

Density-Aware Convolutional Networks with Context Encoding for Airborne LiDAR Point Cloud Classification

Xiang Li, Mingyang Wang, Congcong Wen, Lingjing Wang, Nan Zhou...

TL;DR本文提出了一种基于密度感知卷积和上下文编码的多尺度全卷积神经网络方法，用于 3D 点云分类，同时在 ISPRS 3D 标注基准上实现了新的最优性能。

Abstract

To better address challenging issues of the irregularity and inhomogeneity inherently present in 3D point clouds, researchers have been shifting their focus from the design of hand-craft point feature towards the learning of 3D point signatures using deep neural networks for 3D point cloud cl

3d point signatures deep learning convolution module context encoding point cloud classification

发现论文，激发创造

DensePoint: 学习高密度环境下的点云表示，为高效的点云处理提供支持

提出了一种名为 DensePoint 的点云处理方法，通过推广卷积算子实现了针对不规则点配置的正则化网格卷积神经网络，并从密集连接模式中汲取灵感，在深层次结构中重复聚合多层次、多尺度语义信息，从而有机地获得具有密集上下文信息的多元语义，同时进行高效归纳学习，实验结果表明 DensePoint 方法优于现有方法，达到了业界最佳性能。

Sep, 2019

定向约束的全卷积神经网络用于航空 LiDAR 点云分类

本文提出了一种用于无人机 LiDAR 点云分类的方向约束全卷积神经网络模型（D-FCN），该模型利用方向约束点卷积模块和多尺度卷积神经网络实现了点云的语义标记，取得了 70.7% 的平均 F1 得分和大幅提高了点数较少目标（如电线、汽车和立面）的分类性能。

Aug, 2019

用于三维点云语义标记的全卷积网络

本文介绍了使用一维全卷积网络对点云数据进行语义标记的方法，该方法直接分析经过地形归一化后的点，并结合光谱数据以学习上下文特征。我们的方法不需要手动提取特征，且在多个方面上比传统方法表现更优越，其中包括利用 ISPRS 3D 语义标注竞赛数据获得了 81.6% 的准确率，F1 分数比最高准确率方法高 1.69%。此外，本文还展示了该方法可轻松扩展到 2D 语义分割任务。

Oct, 2017

高密度变化的 3D 点云语义分割

本文提出了一种名为 HDVNet 的新型架构，针对测量应用程序中的点云具有的大局部密度变化提出解决方案，通过一个嵌套的编码器 - 解码器通路集合来处理特定的点密度范围，有效地处理了输入密度变化，提高了分割精度。

Jul, 2023

点卷积神经网络

本文介绍了一个使用 3D 点云进行语义分割和对象识别的卷积神经网络，其中核心是点卷积，这是一种可以在点云的每个点上应用的新型卷积算子，并且网络设计简单且能在语义分割和对象识别任务中获得可比较的准确性。

Dec, 2017

基于激光雷达感知的圆柱形和非对称 3D 卷积网络

该论文提出了一种利用 3D 卷积网络进行 LiDAR 语义分割、全景分割和 3D 检测的新框架，其中采用了柱状分割和非对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，该模型在 SemanticKITTI，nuScenes 和 A2D2 上的结果均表现出最先进的性能并在分割和检测任务中显示出很好的泛化性能。

Sep, 2021

用于 LiDAR 分割的圆柱形和不对称 3D 卷积网络

该论文提出了一种新的框架，使用圆柱形分区和不对称 3D 卷积网络来探索 3D 几何模式，并引入点智能精炼模块以减轻损失体素标签编码的干扰；测试表明，该方法在 SemanticKITTI 和 nuScenes 数据集上超过现有方法，排名第一并且较现有方法提高了约 4％。

Nov, 2020

深度点云压缩保密度

本研究提出了一种新型深度点云压缩方法，可以有效保留本地密度信息，采用自动编码器的方式进行降采样和上采样操作，通过密度嵌入、本地位置嵌入和先祖嵌入等方式编码点云局部几何和密度，并在解码时预测每个点的上采样因子和方向尺度，同时也可以压缩点云属性。实验结果表明，该算法在 SemanticKITTI 和 ShapeNet 数据集上实现了最先进的码率失真平衡。

Apr, 2022

三维点云语义分割的点注意力网络

本研究提出了一种点关注网络，它可以在对 3D 点云进行语义分割时学习丰富的本地形状特征和上下文相关性，并代替传统卷积核或参数共享机制来更有效地处理稀疏的 3D 点云。实验表明，该算法能够与现有的最先进方法同等或更好地处理各种 3D 点云。

Sep, 2019

PointConv：3D 点云上的深度卷积网络

本文介绍了一种新的卷积操作 PointConv，此操作可用于处理 3D 点云并建立深度卷积神经网络，该网络具有创建非线性函数权重和密度函数的功能，实验表明，PointConv 可用于挑战性的语义分割基准测试，并在 2D 图像的结构相似情况下提供类似于卷积网络的性能。

Nov, 2018