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Bachelor Thesis: GAN-based 3D Object Reconstruction from Point Clouds...

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简介：
本篇学士论文探讨了基于生成对抗网络（GAN）从点云数据重建三维物体的技术。通过创新性的方法和深度学习模型的应用，实现了高效且准确的三维对象重构，在计算机视觉领域具有重要研究价值。 基于点云的生成对抗网络在三维重建中的研究

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  • Bachelor Thesis: GAN-based 3D Object Reconstruction from Point Clouds...
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    本篇学士论文探讨了基于生成对抗网络（GAN）从点云数据重建三维物体的技术。通过创新性的方法和深度学习模型的应用，实现了高效且准确的三维对象重构，在计算机视觉领域具有重要研究价值。 基于点云的生成对抗网络在三维重建中的研究
     
  • Learning Scene Flow in 3D Point Clouds with FlowNet3D.pdf
    优质
    本文介绍了FlowNet3D模型，一种用于三维点云数据中学习场景流的新方法。该模型基于卷积神经网络架构，并在多个基准数据集上实现了最先进的性能。 CVPR2019上有一篇关于从3D点云中估计场景流的文章。该文章提出了一种端到端的3D点云场景流估计方法，并引入了两个学习层，应用于LiDAR采集的KITTI数据集中。
     
  • Segmenting-3D-Point-Clouds-In-2D-Image-Space-With-Learning-Methods
    优质
    本文提出了一种新颖的方法，利用学习算法在二维图像空间中对三维点云数据进行分割。该方法结合了深度学习技术与图像处理策略，实现了高效准确的点云数据解析。 本段落研究了如何将3D点云有效地投影到2D图像空间中的问题，以便使传统的2D卷积神经网络（如U-Net）能够用于分割任务。为实现这一目标，我们受到图绘制的启发，并将其重新构建为整数编程问题以学习每个单独点云的拓扑保留映射至网格的方法。为了提高实际计算效率，还提出了一种新颖的分层近似算法。 通过利用Delaunay三角剖分从点云生成图形并使用多尺度U-Net进行分割，在ShapeNet和PartNet数据集上实现了最先进的性能，并取得了显著的进步。值得注意的是，在提交后我们丢失了CVPR 2020的相关代码，但为了方便研究者们的研究工作，我们将发布一个预训练的网络模型，其实例平均数为88.0%，类平均数为86.5%。 更新后的ArXiv版本已提供。
     
  • arc-based CT reconstruction
    优质
    ARC-Based CT Reconstruction是一种先进的计算机断层扫描重建技术，采用自适应稀疏约束方法，显著提升了图像质量和计算效率，在医学成像领域具有重要应用价值。 基于电弧的CT重建这些代码实现了在同行评议的论文“扇形束和圆锥束CT重建的新加权方案”中描述的算法。 曲线检测器测得的扇形束投影： 测试一张图片： 运行：/ fan / circle / test_index.m 使用我们的方法进行CT图像重建。为了实现短扫描，可以在第25行注释掉beta = [0:delt_beta:180 + 2 * 36] * pi / 180; 这一行代码。
     
  • # End-to-end Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection Techniques
    优质
    本文提出了一种基于图像的三维物体检测技术——端到端伪LiDAR方法，旨在将图像数据转化为高精度深度信息，用于提升自动驾驶场景中的目标识别性能。 图像与激光雷达融合的目标检测技术结合了视觉数据和点云数据的优势，能够提高目标识别的准确性和鲁棒性。这种方法在自动驾驶、机器人导航等领域具有广泛的应用前景。通过将图像信息中的丰富纹理特征与激光雷达提供的精确距离信息相结合，系统可以更好地理解复杂环境，并作出更可靠的决策。
     
  • GPOPS-Based Interior Point Constrained Example.rar
    优质
    该资源为基于GPOPS的内部点约束示例代码集合，适用于优化问题求解研究与教学。包括多种约束条件下的数值实例和解决方案。 本段落介绍了一个包含内点约束的最优控制问题在MATLAB中的数值求解方法，并提供了适用于初学者的简单示例程序。该解决方案需要安装GPOPS-II软件包。
     
  • GAN-Based Unsupervised Anomaly Detection
    优质
    本研究提出一种基于生成对抗网络（GAN）的无监督异常检测方法，通过学习数据分布来识别与正常模式不符的数据点。 利用生成对抗网络进行无监督异常检测以指导标志物发现
     
  • PyKinect2-PyQtGraph-Point Clouds: 使用Python库PyQtGraph与Kinect 2
    优质
    本项目利用Python库PyKinect2获取微软Kinect 2传感器的数据，并结合PyQtGraph进行点云数据可视化，实现三维空间的实时交互展示。 使用PyQtGraph, Kinect 2以及Python库PyKinect2可以创建实时动态点云。`PointCloud.py`文件包含了主类用于生成这些动态点云，并且该文件利用了优化过的numpy库，从而能够以最多60+帧的速率产生高质量的点云数据（除了RGB相机部分可能只能达到10+帧）。此外，这个库还支持将产生的点云数据保存为`.txt`格式，其中包含世界坐标系下的每个点(x, y, z)。同样地，它也可以用于读取.ply或.pcd格式的文件，并且有能力创建新的PointCloud对象并以这些格式进行存储。 关于如何使用主程序的具体指导可以在文档中找到的相关章节里详细查阅到。此外，还提供了一个带有OpenCV追踪条目的窗口界面，用户可以通过这个功能实时调整点云的颜色和大小等属性。安装所需的全部依赖库可以运行命令`pip install requirements`来完成。