使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法.但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂.首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1  体素网格 2   点云 3  多视图 4  深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决.通过简单定义3D卷积核,可以将2D CNN的扩展用于3D Voxel网格.但是,对于3D点云的情况,目前还不清楚如何应用DL工具.但是之前也已经有几种解决办法了,具体可以参看 htt…

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets…

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le…

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem…

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D形状分类 3.1基于多视图的方法 3.2基于体素的方法 3.3基于点的方法 3.3.1 点对多层感知机方法 3.3.2基于卷积的方法 3.3.2.1 3D连续卷积网络 3.3.2.2 3D离散卷积网络 3.3.3基于图的方法 3.3.3.1 空间域中的基于图的方法 3.3.3.2 谱域中的基于图的方法 3.3.4基于层级数据结构的方法 3.3.5其他方法 3.4总结 3D点云深度学习:综述(点云形状识别部分) Deep L…

  这篇博客主要是整理了PointNet提出者祁芮中台介绍PointNet.PointNet++.Frustum PointNets的PPT内容,内容包括如何将点云进行深度学习,如何设计新型的网络架构,如何将架构应用的3D场景理解. 作者主页:https://stanford.edu/~rqi/ B站视频:https://www.bilibili.com/s/video/BV1HE411g7tA PPT下载链接:https://pan.baidu.com/s/105MRbBmCv4Tj6GYTM…

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D…

3D点云点云分割.目标检测.分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033 导读 3D点云学*( Point Clouds)作为*年来的研究热点之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表.当前…

http://mp.ofweek.com/vr/a745673021206 周四晚上11点,万众瞩目的世界杯终于开踢了,虽然意大利.荷兰.智利.中国(手动滑稽)等强队没能进入本届世界杯,但C罗梅西谁主沉浮.桑巴足球可否复仇.冰岛国足能走多远依旧看点十足.比起能在家门口看球的毛子和有闲钱闲功夫飞赴球场的球迷,大多数人还是只能囿于屏幕前.再加上顾及会遇到正面刚无敌的战斗民族,英国人还是坐在家中看球比较稳妥. 可若是在家吃着烧烤,喝着啤酒,换了大屏幕甚至改用投影仪,看球还不爽怎么办?新系统来帮你忙,给…

一.导论 目前深度学习已经在2D计算机视觉领域取得了非凡的成果,比如使用一张图像进行目标检测,语义分割,对视频当中的物体进行目标跟踪等任务都有非常不错的效果.传统的3D计算机视觉则是基于纯立体几何来实现的,而目前我们使用深度学习在3D计算机视觉当中也可以得到一些不错的效果,目前甚至有超越传统依靠立体几何识别准确率的趋势.因此咱们现在来介绍一下深度学习在3D计算机视觉当中的应用吧!本博文参考了前几天斯坦福大学最新出的CS231n课程(2020/8/11新出),新课增加了3D计算机视觉和视频/动作分…

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于…

开发环境介绍 在SuperVessel云上,我们为大家免费提供当前火热的caffe深度学习开发环境.SuperVessel的Caffe有如下优点: 1) 免去了繁琐的Caffe环境的安装配置,即申请即使用. 2) 集成了SuperVessel先进的GPU虚拟化技术,POWER8,GPU与cuDNN库三重加速的Caffe,极大的节约您的模型训练时间. 3) 环境集成了一些优秀的Caffe开源模型,如图片识别与人脸识别模型,帮助您更快的学习理解Caffe,助力您搭建有趣的深度学习应用. Caffe深…

自己的电脑跑cnn, rnn太慢? 还在为自己电脑没有好的gpu而苦恼? 程序一跑一俩天连睡觉也要开着电脑训练? 如果你有这些烦恼何不考虑考虑使用谷歌的云平台呢?注册之后即送300美元噢-下面我就来介绍一下谷歌云平台的使用. 1 配置谷歌云平台项目(GCP Project) https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager 按照谷歌的向导你可以一步一步创建一个新的项目.这个项目就是你本地的项目并想放在云上跑的东西. 点击创建项目,输入…

转发——谷歌云官方:一小时掌握深度学习和 TensorFlow 本文转发自新智元,链接如下: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTA0MTk1MA==&mid=2651992687&idx=2&sn=ac773db1f79828bde0656dd3a6c5fe72&chksm=f121469ec656cf882e44d8fde168987f97bd72ea56c8cb2140842cfdd42bab30c3ae9b73e3e5&…

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第四篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 配置深度学习的环境是一个非常繁琐的过程.它要求你对Linux命令有一定地了解,与此同时各种深度学习库.驱动更新十分频繁,有可能明天教程里的安装脚本就不管用了. AMI AMI就是解决方法.AMI是可以直接在EC2启动的系统镜像,有的系统镜像已经配置好了使用GPU的深度学习环境,这样启动实例后,你就可以直…

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第三篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 TensorFlow是Google发布的深度学习框架,支持Python和C++的接口.TensorFlow既可以用于学术研究,也可以用于生产环境.许多Google的内部服务,就使用了TensorFlow,比如Gmail.语音识别等. 网络上TensorFlow的教程也很丰富,官方文档在第一时间就被翻译成…

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第二篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 Jupyter Notebook是Python中的一个开源编辑器.它的主界面就是一个网页,可以在浏览器中远程执行程序. 同时它可以方便地混杂代码和程序的说明,有许多TensorFlow的教程就是用Jupyter Notebook来编写的. 出于安全的考虑,Jupyter Notebook默认只能在本地访…

这是<使用亚马逊云服务器EC2做深度学习>系列的第一篇文章. (一)申请竞价实例  (二)配置Jupyter Notebook服务器  (三)配置TensorFlow  (四)配置好的系统镜像 众所周知深度学习对计算机的要求很高,配置一台数千元的GPU.8GB的内存.HDD的硬盘的深度学习机器价格不菲.然而你并不需要专门配置一台计算机来做深度学习. 亚马逊云服务AWS上被广泛用于部署网站服务,大多数人不知道的是AWS也有带GPU的服务器.低配版的服务器拥(g2.2xlarge)有8核CPU,1…

转自:https://www.qcloud.com/community/article/598765?fromSource=gwzcw.117333.117333.117333 这是<使用腾讯云 GPU 学习深度学习>系列文章的第二篇,主要介绍了 Tensorflow 的原理,以及如何用最简单的Python代码进行功能实现.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: 使用腾讯云 GPU 学习深度学习系列之一:传统机器学…

[摘要] 本文为MoXing系列文章第一篇,主要介绍什么是MoXing,MoXing API的优势以及MoXing程序的基本结构. MoXing的概念 MoXing是华为云深度学习服务提供的网络模型开发API.相对于TensorFlow和MXNet等原生API,MoXing API让模型的代码编写更加简单,允许用户只需要关心数据输入(input_fn)和模型构建(model_fn)的代码,即可实现任意模型在多GPU和分布式下的高性能运行. MoXing-TensorFlow支持原生TensorF…

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习…

深度学习引擎最佳实践 {#concept_1113021 .concept} 阿里云Web应用防火墙采用多种Web攻击检测引擎组合的方式为您的网站提供全面防护.Web应用防火墙采用规则引擎.语义分析和深度学习三种引擎组合的方式,充分发挥阿里云强大的情报.数据分析体系和专家漏洞挖掘经验的优势.基于阿里云云上攻击数据分析抓取0day漏洞,由安全专家对漏洞进行主动挖掘和分析,并最终总结沉淀为防护规则策略.Web应用防火墙的规则策略每周更新,远超业界水平,致力于为用户提供最快.最全面的防护能力. 随着互…

矩池云是一个专业的国内深度学习云平台,拥有着良好的深度学习云端训练体验.在性价比上,我们以 2080Ti 单卡为例,36 小时折扣后的价格才 55 元,每小时单价仅 1.52 元,属于全网最低价.用户体验上,平台为用户提供了公开数据集.案例.预装环境.高速网盘等配套设施和数据,让用户可以专注于深度学习研究. 高性价比 矩池云拥有很高的性价比,其的计费方式主要分为按时租与按周/月租.按时租用采用的是分钟级的实时计费模式,满足了用完即走的短时需要:按周/月租会以一个优惠的价格出租,可以满足长期租用的…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

这是<GPU学习深度学习>系列文章的第三篇,主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块,进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: GPU 学习深度学习系列Part 1:传统机器学习的回顾 GPU 学习深度学习系列Part 2:Tensorflow 简明原理 上一讲中,我们用最简单的代码,实现了最简单的深度学习框…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其…

基于网格曲面的几何拓扑信息可以为物体语义分析和几何建模提供较强的线索,但是,如此重要的连接性信息在点云中是缺失的.为此,旷视西雅图研究院首次提出一种全新的深度学习网络,称之为 GeoNet,可建模点云所潜在表征的网格曲面特征. 为证明这种学习型的测地表示的有效性,旷视西雅图研究院.UCLA 等机构提出一种融合方案,即把 GeoNet 与其他 baseline 和 backbone 相结合,比如 PU-Net.PointNet++,用于若干对潜在网格曲面特征理解有较高要求的点云分析任务. 得益于对…