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点云数据处理
数据清洗
数据降噪和简化
数据配准
特征提取
数据增强
数据组织
性能考量
PointNet
PointNet
编辑
算法问题
改进方法
三维重建
重建算法
架构模块
流程步骤
标记说明
优点和挑战 点云数据处理
数据清洗 去噪#xff1a;点云数据通常…目录
点云数据处理
数据清洗
数据降噪和简化
数据配准
特征提取
数据增强
数据组织
性能考量
PointNet
PointNet
编辑
算法问题
改进方法
三维重建
重建算法
架构模块
流程步骤
标记说明
优点和挑战 点云数据处理
数据清洗 去噪点云数据通常包含噪声。可以使用统计滤波、半径滤波或其他噪声移除算法来清除噪点。 异常值移除通过分析点云数据的统计特性移除偏离平均值或中位数特别远的点这些通常是由于传感器误差造成的。
数据降噪和简化 体素化用体素网格3D像素代替大量的点这可以大幅减少数据量同时保持空间结构。 下采样使用均匀采样、随机采样或远点采样等方法来减少点数提高处理速度。
数据配准 预对齐如果数据来自不同的传感器或不同的时间点可能需要进行粗配准以确保它们在同一坐标系中。 标准化对点云数据进行缩放和旋转使其拥有统一的尺度和方向。
特征提取 曲面特征提取曲率、法线等几何特征这对于后续的分割和识别工作非常有帮助。 颜色特征如果点云带有RGB信息可以将颜色特征和几何特征结合起来使用。
数据增强 仿真数据使用仿真生成的点云数据来增强训练集特别是对于难以在现实世界中收集的情况。 数据插值对于稀疏区域可以使用插值算法来估计缺失的点但要小心保持数据的真实性。
数据组织 空间索引使用KD-Tree、八叉树等数据结构来优化查询和检索操作对于大规模数据来说尤为重要。 分批处理如果点云数据量非常大需要分批次处理以避免内存溢出。
性能考量 计算资源预处理步骤可能需要大量计算资源。优化算法和使用GPU加速是提高效率的关键。 内存管理在处理大规模点云数据时有效的内存管理至关重要以避免延迟和程序崩溃。
通过以上预处理步骤可以确保点云数据质量和一致性为SLAM和语义分割任务打下坚实基础。这些步骤对于处理大规模数据集来说是通用的而对于具体的实现细节可能还需要根据具体情况进行调整和优化。
PointNet PointNet是一个深度学习算法它用于三维点云的处理和分析。它的主要创新是能够直接从点云数据中学习特征而不需要将数据转换成其他格式比如体素Voxel或图像。PointNet能够处理无序的点集并且对于点的输入顺序不敏感。这使得PointNet在三维对象识别和分类、场景语义分割和其他三维数据处理任务中非常有效。 PointNet通过使用多层感知器MLP网络学习点的空间编码并通过一个对称函数例如最大池化函数来确保对输入点的置换不变性。这是处理点云数据的一个重要特性因为点云通常是无序的并且相同的3D形状可以以任何顺序表示其点。 PointNet整体网络架构 PointNet PointNet的核心思想,包括分层特征学习、基于区域的处理、最远点采样选择区域中心、以及半径参数控制局部区域大小等。PointNet在各种3D点云理解任务上,如物体分类和部件分割,都取得了比原始PointNet更好的性能表现。 分组gouping 例如输入为batch*1024*61024个点每个点对应3个坐标3个法向量信息 分组后输出为batch*128*16*6(128个中心点每个簇16个样本) 实际计算时是选择多种半径多种样本点个数目的是特征更丰富PointNet 例如半径0.10.20.4对应簇的样本个数163264 对各组进行特征提取 先进行维度变换b*npoints*nsample*features8*128*16*6-8*6*16*128 进行卷积操作例如in6out64就得到提取的特征8*64*16*128 注意当前每个簇都是16个样本点我们要每一个簇对应一个特征 按照pointnet做MAX操作得到8*64*128 继续做多次采样分组卷积 例如采样中心点1024-512-128 每一次操作时都要进行特征拼接无论半径为0.1,0.2,0.4以及簇采样点个数 最终都得到batch*中心点个数*特征但是特征个数可能不同 执行拼接操作b*512*128,b*512*256,b*512*512-(b*512*896) 经过多次采样分组pointnet得到最终整体特征再进行分类 整个过程是一个典型的深度学习中的特征层次化提取过程用于从原始数据中自动学习到有用的特征。在三维点云的处理中这种方法特别有效因为它能处理原始点云数据的无序性并能从不同的尺度捕捉到形状和结构的特征。通过这样的处理神经网络能够学习到复杂的模式从而在各种任务上达到很好的性能。
算法问题 改进方法 整体网络模型 三维重建
重建算法
GitHub - zju3dv/NeuralRecon: Code for NeuralRecon: Real-Time Coherent 3D Reconstruction from Monocular Video, CVPR 2021 oral 这张图片描述了一个名为“NeuralRecon”的三维重建系统的架构这个系统采用了一种粗到细coarse-to-fine的方法来处理图像并生成预测的几何结构。
架构模块
图像编码器 该模块从输入视频帧中提取特征。GRU 该模块是一个循环神经网络用于编码视频中的时间信息。MLP 该模块是一个全连接神经网络用于预测场景中每个像素的深度。融合 该模块结合了 MLP 和 GRU 模块的预测。上采样 该模块将粗略深度预测上采样到所需分辨率。稀疏化 该模块从深度图中移除异常预测。
流程步骤 图像编码器Image Encoder 输入为多个片段的定位图像这可能是由一个或多个视角拍摄的同一场景的序列图像。图像编码器提取每个图像的特征。 粗到细处理Coarse-to-Fine 粗步骤系统首先在一个较粗的尺度上建立场景的初步3D表示。细步骤随后在更细的尺度上逐渐细化这个表示。 特征融合GRU Fusion 在每个尺度上都使用GRU来融合来自不同图像的特征。GRU能够在序列数据中有效地传递信息并保留之前图像的状态信息。 MLP 每个尺度的融合特征都通过MLP进行进一步处理。 输出 最终输出为预测的几何结构使用稀疏的TSDFTruncated Signed Distance Field表示。 标记说明
绿色箭头C表示特征在不同尺度间的串联Concatenate。黄色箭头S表示稀疏化操作Sparsify可能是为了减少计算复杂度。蓝色箭头U表示上采样Upsample在粗到细的策略中上采样是为了细化特征。粉色块Extract/Replace表示从大尺度特征中提取细节并替换原有的粗尺度特征。
优点和挑战
优点高效灵活因为该系统不依赖于传统的顺序RNN处理同时它避免了GRU不稳定和计算成本高的问题。挑战虽然该系统避免了传统逐帧处理的消耗但处理速度慢和GRU不稳定仍然是需要解决的问题。系统需要维持一个全局隐藏状态这可能会对计算资源造成压力。
这个系统的创新之处在于使用了多尺度的方法结合深度学习来处理SLAM问题并利用GRU网络来维持时序信息从而提高了三维重建的效率和准确性。
