摘要：
一、空间直线方程 1.1 一般方程 空间直线可以看成成两个平面的交线，设两个平面方程分别为\(A_1x + B_1y + C_1z + D_1 = 0\) 和 \(A_2x + B_2y + C_2z + D_2 = 0\)，则直线\(l\)的一般方程可以表示为： \(\left\{\begin{m 阅读全文
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一、Layer Norm 1.1 介绍 LayerNorm（Layer Normalization）是2016年提出的，随着Transformer等模型的大规模推广，LayerNorm出现频率也随之越来越高。其大体思想类似于BatchNorm，对输入的每个样本进行归一化处理，具体就是计算每个输入的均 阅读全文
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先前的一些文章简单介绍了一些点云检测和分割的文献资料，可以看出近些年越来越多的方法结合了Transformer，因此有必要说明一下Transformer的结构，在介绍之前需要了解一些知识点：比如Self Attention、Layer Normalization等等，这一篇先简单了解下Self At 阅读全文
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PDF：《Point Transformer V3: Simpler, Faster, Stronger》 CODE: https://github.com/Pointcept/PointTransformerV3 一、大体内容 Point Transformer V3(PTv3)没有像V2那样在注 阅读全文
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PDF: 《Point Transformer V2: Grouped Vector Attention and Partition-based Pooling》 CODE: https://github.com/Gofinge/PointTransformerV2 一、大体内容 前面一篇文章介绍了 阅读全文
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PDF: 《Point Transformer》 CODE: https://github.heygears.com/POSTECH-CVLab/point-transformer 一、大体内容 Point Transformer基于自注意力网络实现网络模型的构建。通过设计针对点云的自注意力层，结合 阅读全文
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PDF：《PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds》 CODE: https://github.com/DylanWusee/pointconv 一、大体内容 PointConv是一种在非均匀采样下对3D点云进行卷积的运算，可 阅读全文
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前面介绍了采用OpenPCDet架构和自定义数据集训练了pointRCNN模型，也已经跑通了测试流程，但在实际应用过程中通常需要把模型导出成ONNX格式，然后借助其他框架用C++进行推理。这里记录一下pointRCNN导出流程以及常见的一些错误。其大体分为以下几步： 弄清楚数据流 确定网络架构 改写 阅读全文
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前面介绍了3D目标检测的一些综述文献，这一篇接着介绍两篇3D分割的综述文献。第一篇是23年的《Deep Learning Based 3D Segmentation: A Survey》，第二篇是19年的《Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey》。第二 阅读全文
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官网也提供了步骤，这里详细介绍下训练自己数据的过程以及中间遇到的一些问题。训练模型这里采用PointRCNN，具体的介绍参考：https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/18033887 一、准备数据集 数据集这一块我们需要准备好原始点云数据、物体目标标注文件、以及 阅读全文