基于 CUDA 的稀疏卷积在 GPU 上的三维点云优化

Feb, 2024

基于 CUDA 的稀疏卷积在 GPU 上的三维点云优化

Optimization of Sparse Convolution for 3D-Point Cloud on GPUs with CUDA

Chester Luo, Kevin Lai

TL;DR近年来，深度学习方法的利用显著增加，尤其是卷积神经网络（CNNs），已成为涉及结构化网格数据的各个领域，如图片分析和处理中的主要方法。然而，在许多领域中，激光雷达和 3D 传感器的指数增长导致了对 3D 点云分析的增加需求。与照片不同，点云呈现稀疏性且缺乏规则网格，因此存在着不同的处理和计算问题，这对于包括物体识别在内的各种应用非常关键。

Abstract

In recent years, there has been a significant increase in the utilization of deep learning methods, particularly convolutional neural networks (CNNs), which have emerged as the dominant approach in various domain

deep learning methods convolutional neural networks lidar 3d point clouds object recognition

发现论文，激发创造

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

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

TorchSparse: 高效点云推理引擎

本文介绍 TorchSparse，一种高效的基于 GPU 加速的稀疏卷积计算引擎，应用于 AR/VR、自动驾驶等方面。通过采用自适应矩阵乘法分组技术和集成向量化、量化及融合的本地化优化存储访问技术，实现了 1.4-1.5 倍的速度提升和 2.7 倍的内存移动代价降低，相较当前最优方法 MinkowskiEngine 和 SpConv，分别实现了 1.6 倍和 1.5 倍的整体加速效果。

Apr, 2022

稀疏 3D 卷积神经网络

研究了用于处理稀疏三维输入数据的卷积神经网络，并以 2D 三角晶格和 3D 四面体晶格的 CNN 效率为研究重点，适合于 3D 物体识别和时空对象分析等应用。

May, 2015

Vote3Deep：使用高效卷积神经网络快速检测三维点云中的物体

本文提出了一种在三维点云中有效检测对象的方法，使用卷积神经网络并利用稀疏性，提出了基于特征中心投票方案的卷积层和 L1 正则化，实现了高效的大规模三维数据处理，并在 KITTI 物体检测基准测试中表现出优异的成果。

Sep, 2016

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

使用点云卷积进行雷达检测的语义分割

通过将点云处理为无序数据格式，使用 PointCNN 基于深度学习的方法对雷达点云进行语义分割的性能超过基于 PointNet++ 的现有方法，以解决卷积在雷达点云上的不规则性和排列变化性挑战。

May, 2023

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

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。

Oct, 2019

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