随笔分类 - 点云
摘要：文章目录 1.数据集简介2.数据集结构3.Datasets 读入代码分析4.数据集下载 1.数据集简介 ShpaeNet是点云中一个比较常见的数据集，它能够完成部件分割任务，即部件知道这个点云数据大的分割，还要将它的小部件进行分割。它总共包括十六个大的类别，每个大的类别有可以分成若干个小类别（例如，
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摘要：文章目录 1.前言2.数据集准备3.训练：4.测试：5.分割效果评价6.机器学习算法评估指标——3D语义分割7.数据集下载 1.前言 Pointnet的网络结构和源码解释，已在之前写了次总结，本次主要针对论文中的数据集以.h5为TensorFlow的输入格式进行解释，记录如何制作H5文件，以提供给T
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摘要：query_ball_point函数对应于Grouping layer, 这一层使用Ball query方法生成N'个局部区域，根据论文中的意思，这里有两个变量 ，一个是每个区域中点的数量K，另一个是球的半径。这里半径应该是占主导的，会在某个半径的球内找点，上限是K。球的半径和每个区域中点的数量都是
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摘要：推荐阅读第一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_37534947/article/details/106628308 因为在写第一篇的时候对于kitti数据集的用法总结的不是太清楚，这里根据可视化代码，然后重新总结一下其主要的流程认知： 一：点云数据bin投影到图像上 一个bi
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摘要：数据集官网下载地址： http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d 3D目标检测数据集由7481个训练图像和7518个测试图像以及相应的点云数据组成，包括总共80256个标记对象。 上图红色框标记的为我们需
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