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3D物体检测：室内语义分割

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简介：
本研究专注于利用深度学习技术进行室内环境下的3D物体检测与语义分割，旨在实现对复杂场景中各类物体的精准识别和定位。 该存储库用于使用SegNet进行室内语义分割，并依赖于2D-3D-S数据集。下载所需的文件如下： ``` wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_1_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_2_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_3_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_4_no_xyz.tar ```

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  • 3D物体检测：室内语义分割
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    本研究专注于利用深度学习技术进行室内环境下的3D物体检测与语义分割，旨在实现对复杂场景中各类物体的精准识别和定位。 该存储库用于使用SegNet进行室内语义分割，并依赖于2D-3D-S数据集。下载所需的文件如下： ``` wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_1_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_2_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_3_no_xyz.tar wget https://storage.googleapis.com/3dsemantics/noXYZ/area_4_no_xyz.tar ```
     
  • 室内场景理解：语义分割
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    室内场景理解中的语义分割技术致力于将图像或三维数据精确划分为具有不同语义信息的区域，如区分墙壁、地板、家具等元素，从而实现对室内环境全面深入的理解。 使用SegNet进行室内语义分割的步骤如下： 1. **数据集准备**： - 下载SUN RGB-D 数据集，并将其放置在data目录内。 - 准备ImageNet预训练模型，放入models 目录。 2. **数据预处理**： - 该数据集包括SUNRGBD V1的10335个RGBD图像。执行以下命令提取训练所需的数据：`python pre-process.py` 3. **像素分布和增强**： - 对图片进行分割，并对这些图片实施必要的数据增强操作。 4. **模型训练**： - 执行 `python train.py` 命令开始训练过程。 5. **可视化（可选）**： - 如果需要在训练过程中实时查看模型的表现，可以执行特定的命令来实现这一功能。
     
  • 目标检测与语义分割实验四
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    本课程为计算机视觉实验系列之四，专注于目标检测和语义分割技术的实际应用。学生将通过编程实践深入理解并掌握相关算法原理及其在图像处理中的作用。 实验四：目标检测与语义分割实验四涵盖了目标检测与语义分割的相关内容。
     
  • PyTorch-3DUNet：基于PyTorch的体积语义分割3D U-Net模型
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    PyTorch-3DUNet是一款采用PyTorch框架实现的开源3D U-Net模型，专为体积数据的语义分割设计。该工具在医学影像分析等领域表现卓越。 PyTorch-3dunet 是一个基于 PyTorch 实现的 3D U-Net 及其变体的项目，其中包括标准 3D U-Net 和残差 3D U-Net 的实现，这些都源自 Özgün Çiçek 等人的研究。该项目支持对模型进行语义分割（包括二进制和多类）及回归问题（例如降噪、学习解卷积等）的训练。 此外，它还允许训练标准2D U-Net。当使用该代码时，请确保在H5数据集中保留单例z维 (1, Y, X)，而不是直接用(Y, X)表示，因为所有的数据加载和增强操作都需要三维张量。 要运行该项目，你需要以下先决条件：Linux 操作系统、NVIDIA GPU 和 CUDA。CuDNN 也是必需的。虽然有报告称该软件包在 Windows 上可以使用，但官方尚未对其进行测试。 特别需要注意的是，在使用 CrossEntropyLoss 进行训练时，请将配置文件中的标签类型从 long 更改为 int64 ，否则可能会遇到错误。
     
  • MATLAB 自动检测与分割物体并进行识别
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    本项目利用MATLAB开发了一套自动化的图像处理系统，能够高效地检测、分割和识别各类物体，适用于多种应用场景。 在MATLAB中实现了物体的自动检测、分割与识别功能，并且可以运行以提取一些简单的物体。
     
  • mmdetection3d：OpenMMLab的先进通用3D物体检测平台
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    MMDetection3D是OpenMMLab推出的一个先进的开源库，专注于三维空间中的物体检测任务。它为研究者提供了丰富的模型和工具，推动了自动驾驶、机器人视觉等领域的技术进步。 我们发布了代码库v0.11.0，在最近的第五届AI驾驶奥运会比赛中，我们获得了最佳PKL奖，并在多模式项目中获得第二名，同时还有视觉效果奖项。我们的代码和模型即将发布！ MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源对象检测工具箱，专为通用3D检测设计。它是OpenMMLab项目的一部分。 主要特点包括： - 支持多种单模态及多模态检测器，如MVXNet、VoteNet和PointPillars等。 - 适用于室内和室外场景下的3D物体检测，支持ScanNet、SUNRGB-D、Waymo、nuScenes、Lyft以及KITTI数据集。对于nuScenes数据集，我们还提供了额外的支持。 此项目与PyTorch兼容，并且可以使用master分支与PyTorch 1.3+版本一起工作。
     
  • 将语义分割标注转换为目标检测框标注
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    本文探讨了一种创新方法，用于将语义分割数据集中的像素级标签高效转化为目标检测任务所需的边界框标注，旨在促进数据在不同视觉识别任务间的复用性。 这是一个代码，用于将精细标注的语义分割（多边形标注的json文件）转换为目标检测框标注，并生成yolo需要的txt文件。可以按照需求调整输出格式。
     
  • PyTorch生物医学视觉深度学习教程（图像分类、语义分割和目标检测）
    优质
    本教程深入讲解使用PyTorch进行生物医学图像处理的先进方法，涵盖图像分类、语义分割及目标检测技术。适合希望在医疗影像分析领域应用深度学习的研究者与开发者。 视频课程下载——Pytorch生物医学视觉深度学习课程（图像分类+语义分割+目标检测），包含代码、课件和数据。