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速度可达120Hz!一种基于图像表示的快速精确的LiDAR地面分割算法

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf添加v：dddvision，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群论文链接:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10359455代码：https://g...

多尺度注意力机制突破性成果!低成本、高性能兼备

与传统的注意力机制相比，多尺度注意力机制引入了多个尺度的注意力权重，让模型能够更好地理解和处理复杂数据。这种机制通过在不同尺度上捕捉输入数据的特征，让模型同时关注局部细节和全局结构，以提高对细节和上下文信息的理解，达到提升模型的表达能力、泛化性、鲁棒性和定位精度，优化资源使用效率的效果。比如发表于T...

干货!从动态点云中学习的无监督3D物体分割

宋子扬：香港理工大学计算机系博士二年级,导师YANGBo.研究兴趣为无监督的三维场景理解本文设计了一种通用的、能分割多个物体的无监督3D物体分割方法：这种方法在完全无标注的点云序列上进行训练，从运动信息中学习3D物体分割；经过训练后，能够直接在单帧点云上进行物体分割。为此，本文提出了无监督的...

自动驾驶数据合规指南:DPR与数据脱敏实战

《自动驾驶数据合规指南：DPR与数据脱敏实战》内容亮点一、激光雷达点云数据匿名化技术方案1.技术原理与挑战o点云数据特性：激光雷达点云包含三维空间坐标（x,y,z）与反射强度（i），直接关联物理环境信息，匿名化需平衡数据可用性与隐私保护。o核心挑战：o空间信息泄露：点云可逆向还原道路几...

综述 | 自动驾驶和SLAM中动态障碍物滤除方案综述

1、引言在单次激光SLAM或者定位的过程中，动态障碍物（如：移动的车辆、行人等）会对SLAM或者定位造成两个方面的负面影响：点云配准和地图构建针对点云配准，动态障碍物能造成最极端的情况是“当一帧激光数据中的大部分（甚至100%）点云都是从动态障碍物上返回的数据，那么该帧点云则没有能力在refer...

Open3D-ML快速教程「激光点云」

Open3D-ML是3D机器学习任务Open3D的扩展。它建立在Open3D核心库之上，并使用机器学习工具扩展3D数据处理。Open3D-ML侧重于语义点云细分等应用，并提供可应用于常见任务的预培训模型以及用于训练的管道。Open3D-ML与TensorFlow和PyTorch合...

达摩院再获自动驾驶权威测评第一

5月8日消息，在自动驾驶权威数据集SemanticKITTI上，达摩院凭借全新算法在“单帧3D点云语义分割”排行榜获得第一。该技术用于达摩院的无人物流车后，大幅提升了车辆的环境精细化理解能力，使车辆能够识别“厘米级”障碍物。KITTI数据集是全球最权威的自动驾驶计算机算法评测数据集，为促进基于激光...

清华最新开源 | 性能提升58.7%!3D Occupancy新SOTA!

来源：计算机视觉工坊在公众号「计算机视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf及支撑材料、代码链接添加微信：dddvision，备注：NeRF，拉你入群。文末附行业细分群0.笔者个人体会最近3DOccupancy大火，自动驾驶领域的从业者有必要学习一下这项技术。今天笔者将为大家分享清华大学最...

RAL'24开源 | 港科大最新!BeautyMap:全局地图中动态点的剔除

0.这篇文章干了啥？点云在各种机器人应用中被广泛使用，因为它们在支持基本功能和任务方面非常有效。现有的同时定位与地图构建（SLAM）方法简单地融合点云，而没有有意地移除可能影响静态环境特征准确表示的动态点。在地图中包含动态点可能导致幽灵点的出现，这些幽灵点也会影响下游任务的性能。在定位任务中，幽灵...

又快又好又开源!SegNet4D:4D LiDAR语义分割竟如此精确!

来源：3D视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算法源码等。想要入...