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RandLA-Net: Tensorflow中大规模点云高效语义分割的实现（CVPR 2020）-Python

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简介：
本文介绍了在TensorFlow框架下，用于大规模点云数据的高效语义分割网络RandLA-Net，并展示了其在多项任务中的优越性能。 RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割的Tensorflow实现（CVPR 2020） 这是 RandLA-Net (CVPR2020, Oral presentation) 的官方实现，这是一种用于大规模 3D 点云语义分割的简单高效的神经架构。技术细节请参考：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 胡庆勇、杨博*、谢林海、Stefano Rosa、郭玉兰、王志华、Niki Trigoni、Andrew Markham。 此代码已在 Ubuntu 16.04 上使用 Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0 和 cuDNN 7.4.1 进行测试。 克隆仓库 git clone --depth=1 http

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  • RandLA-Net: Tensorflow中大规模点云高效语义分割的实现（CVPR 2020）-Python
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    本文介绍了在TensorFlow框架下，用于大规模点云数据的高效语义分割网络RandLA-Net，并展示了其在多项任务中的优越性能。 RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割的Tensorflow实现（CVPR 2020） 这是 RandLA-Net (CVPR2020, Oral presentation) 的官方实现，这是一种用于大规模 3D 点云语义分割的简单高效的神经架构。技术细节请参考：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 胡庆勇、杨博*、谢林海、Stefano Rosa、郭玉兰、王志华、Niki Trigoni、Andrew Markham。 此代码已在 Ubuntu 16.04 上使用 Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0 和 cuDNN 7.4.1 进行测试。 克隆仓库 git clone --depth=1 http
     
  • RandLA-Net: 在TensorFlow中的实现（CVPR 2020，口头报告）
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    RandLA-Net是针对点云场景分类与分割提出的一种高效的深度学习网络模型，在CVPR 2020上进行了口头报告，并在此提供了基于TensorFlow的实现。 这是RandLA-Net（CVPR 2020，口头演示）的官方实现版本。RandLA-Net是一种简单高效的神经网络架构，用于大规模3D点云的语义分割。 该代码已在Ubuntu 16.04上使用Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0和cuDNN 7.4.1进行了测试。要克隆存储库，请执行以下命令： ``` git clone --depth=1 https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net && cd RandLA-Net ``` 设置Python环境： ```shell conda create -n randlanet python=3.5 source activate randlanet ```
     
  • 2020-CBMS-DoubleU-Net：基于TensorFlow Keras的语义图像分割模型
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    2020-CBMS-DoubleU-Net是一款采用TensorFlow Keras开发的先进语义图像分割工具，它在医学影像分析领域展现了卓越性能，为精确医疗提供了强有力的技术支撑。 DoubleU-Net是一种用于医学图像分割的深度卷积神经网络模型。该模型以VGG19作为编码器子网开始，并随后连接解码器子网。在输入过程中，原图被送入一个修改过的UNet（称为UNet1），生成预测蒙版（即output1）。接着，将原始图像与这个输出的蒙版相乘后得到的结果用作第二个修改后的U-Net（称作UNet2）的输入，并由后者生成另一个预测蒙版（output2）。最后一步是连接两个掩码（输出1和输出2），以获得最终预测的掩码。 实验中使用的数据集包括MICCAI 2015分割挑战赛中的CVC-ClinicDB训练集及ETIS-Larib测试集，以及2018年的数据科学碗挑战赛的相关数据。超参数设置为：批次大小=16，迭代次数（或称epoch数）=300。
     
  • RandLA-Net在TensorFlow2中的实现：RandLA-Net-tensorflow2
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    本项目为RandLA-Net模型的TensorFlow 2版本实现，适用于点云场景下的语义分割任务，代码开源便于研究与应用。 RandLA-Net-tensorflow2 是 RandLA-Net 的 TensorFlow 2 实现。
     
  • Python-关联点云中实例与语义的分割
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    本研究聚焦于利用Python技术实现点云数据中物体实例和语义信息的有效分离，推动三维场景理解领域的进步。 关联分割点云中的实例和语义涉及将具体的物体实例与它们的类别标签进行匹配的过程，在处理大规模场景数据集时尤为重要。这一过程需要精确地识别每个独立对象，并将其分类到预定义的语义类别中，从而实现更高级别的理解和自动化任务执行能力。
     
  • 室外大尺度三维点云语义分割模型综述，涵盖RandLA-Net、KPConv等前沿模型及其应用指导
    优质
    本文综述了室外大尺度三维点云的语义分割技术，重点介绍了RandLA-Net和KPConv等先进模型，并探讨其在实际场景中的应用与发展方向。 点云语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到三维空间数据的理解与分析。在大尺度室外环境中，如城市、道路、建筑场景中，处理点云数据尤为重要，因为它们能提供丰富的几何信息，帮助我们理解复杂的现实世界。 本资源集合包含了多种最新且最先进的模型，旨在帮助用户对大规模室外三维点云进行高精度的语义分割。 RandLA-Net是一种轻量级、高效且准确的点云语义分割网络。它通过随机采样策略减少计算复杂性，并结合局部和全局上下文信息提高分割准确性。该资源提供了两个版本，分别对应不同的优化或实现细节，用户可以根据自己的硬件环境和需求选择合适版本。 KPConv是另一种创新的方法，引入了位置感知的卷积核以更好地处理不规则点云数据。不同于传统的基于网格方法，KPConv直接在点云上操作，并适应其无序特性，在保持精度的同时提升模型灵活性。 PCB-RandNet结合了PCB网络与随机邻居采样策略优化特征提取过程，提高效率和准确性。对于大尺度室外场景的处理，这种模型能有效减少计算负担并保留高分辨率语义信息。 semantic-segmentation-editor-1.6.0.zip是一个用户友好的工具，支持可视化、评估分割结果，并方便地训练及微调模型。 Cylinder3D和superpoint_graph可能是针对特定任务优化的点云处理模型。前者可能专门用于柱状结构数据处理，后者则涉及关键点检测与图结构学习。 cut-pursuit.zip包含了一种基于切割理论的算法，旨在识别点云中的分界线或边缘以提升分割精细度。 这些资源涵盖了从预处理到后处理等多个步骤，为用户提供全面解决方案。无论是研究人员还是开发者，在此领域取得进展都将受益于本资源库提供的模型和工具。使用时，请根据具体需求选择合适的模型，并注意训练与优化过程以实现最佳效果。
     
  • RandLA-Net-pytorch: 基于HTTPS的RandLA-Net PyTorch实现
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    简介：RandLA-Net-pytorch是基于HTTPS的高效点云特征学习库，提供PyTorch版本的RandLA-Net深度网络模型，适用于大规模点云语义分割任务。 RandLA-Net-pytorch 存储库包含该实现的代码，并且目前仅支持SemanticKITTI数据集。我们欢迎更多的人加入共同开发以提高项目的知名度。 我们的模型性能与原始TensorFlow版本相近，验证集中我们的mIoU为52.9%，而原版为53.1%。 我们在目录中提供了预训练模型，并在验证集（seq 08）上展示了结果对比： - 原始实现的mIoU：0.531 - 我们的Pytorch版本的mIoU：0.529 具体各类别的详细表现如下： 车 - 0.919，自行车 - 0.122，摩托车 - 0.290，卡车 - 0.660，其他车辆 - 0.444， 人骑自行车的人 - 0.515，电单车司机 - 0.676，路 - 0.000，停车处 - 0.912， 人行道 - 0.421，其它地面建造栅栏植被树干地形极交通标志行人 - 0.759， 其他（未明确分类）- 0.354
     
  • U-Net 语义分割模型
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    U-Net是一种高效的语义分割深度学习网络架构，特别适用于生物医学图像分析，能够处理小样本数据集并保持高精度。 使用u-net进行语义分割，在keras框架下实现对包含10个类别及背景信息的m2nist数据集的训练。该数据集中的训练样本为train_x（4900，64，84）以及标签为train_y（4900，64，84，11）。
     
  • PointNet++在小规模数据集上的点云语义分割研究
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    本研究探讨了PointNet++模型在处理小型点云数据集时进行语义分割的有效性与局限性，并提出优化策略以提升其性能。 这是一个初步尝试使用自己的数据集进行点云语义分割时制作的小样本数据。如果没有实际数据想要先试一试的朋友们可以下载这个小样数据参考一下，不过数量不多。另外由于上传文件大小限制的原因，npy格式的数据已经被移除，请大家自行生成这些文件。
     
  • TensorFlow分割详解：基于TensorFlow的语义图像分割
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    本文深入探讨了利用TensorFlow进行语义图像分割的技术细节与实现方法，详细解析了相关算法及其应用。适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的读者阅读。 该项目实现了用于语义分割的神经网络。 项目概况如下： 项目的主文件是convolutional_autoencoder.py，其中包含了数据集处理代码（数据集类）、模型定义（模型类）以及训练代码。 为了抽象模型中的图层，我们创建了layer.py接口。当前有两个实现：conv2d.py和max_pool_2d.py。 要推断已训练的模型，请查看infer.py文件。 此外，还有一些文件夹： - 数据：包含预处理的数据集（请注意，当前模型实现至少需要与128x128大小的图像一起使用）。 - imgaug：包含用于数据扩充的代码 - notebooks：包含一些有趣的图像分割相关的内容