CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要

3D点云点云分割.目标检测.分类 原标题Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 原文参考链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033 导读 3D点云学*( Point Clouds)作为*年来的研究热点之一,受到了广泛关注,每年在各大会议上都有大量的相关文章发表.当前

目录 摘要 1.引言: 2.背景 2.1 数据集 2.2评价指标 3.3D点云分割 3.1 3D语义分割 3.1.1 基于投影的方法 多视图表示 球形表示 3.1.2 基于离散的方法 稠密离散表示 稀疏的离散表示 3.1.3 混合方法 3.1.4 基于点的方法 逐点MLP方法 点卷积方法 基于RNN方法 基于图方法 3.2 实例分割 3.2.1 基于候选框的方法 3.2.2 不需要候选框的方法 3.3 部件分割 3.4 总结 4. 结论 3D点云深度学习:综述(3D点云分割部分) Deep Le

CloudCompare中手动点云分割功能ccGraphicalSegmentationTool, 点击应用按钮后将现有的点云分成segmented和remaining两个点云, //停用点云分割功能void MainWindow::deactivateSegmentationMode(bool state) 是通过ccPointCloud的可视选择集来实现的.其中用到了点云的swap需要参考! //创建新的点云,可视的选择集 ccGenericPointCloud* ccPointCloud:

 百度云+ KeePass 网络同步你的密码   百度云一个目前不限流量不限格式能直链的网盘,速度在我这里很快,难得了!KeePass(小众介绍过 KeePass.) 是一个免费开源的密码管理类软件,安全性很高.它可以记住各类密码:比如 windows 的.网页的.可以随机生成密码.可以自动输入密码. 安全:目前应该没有泄露的风险,就算数据库丢了没访问密码问题也不严重(它还可以使用一个文件作为加密密码,太 BT 我没有尝试): 方便:注册网站时首先创建一个新条目,随机生成密码后再填入注册网站,方

1.图像分割的两条思路 场景分割时机器视觉中的重要任务,尤其对家庭机器人而言,优秀的场景分割算法是实现复杂功能的基础.但是大家搞了几十年也还没搞定——不是我说的,是接下来要介绍的这篇论文说的.图像分割的搞法大概有两种:剑宗——自低向上:先将图像聚类成小的像素团再慢慢合并,气宗——自顶向下:用多尺度模板分割图像,再进一步将图像优化分割成不同物体.当然,还有将二者合而为一的方法:training with data set. 这第三种方法也不好,太依赖于已知的物体而失去了灵活性.家庭机器人面对家里越

1.航空测量与点云的形态学 航空测量是对地形地貌进行测量的一种高效手段.生成地形三维形貌一直是地球学,测量学的研究重点.但对于城市,森林,等独特地形来说,航空测量会受到影响.因为土地表面的树,地面上的房子都认为的改变了地貌,可以认为是地貌上的噪声点.设计一种有效的手段去除地面噪声对地形测量的影响显得非常重要.这种工作可以认为是一种特殊的点云分割,一般情况下点云分割的目标是去除地面,而这种方法需要在不使用地面平整假设的前提下获得地面. 形态学是图像处理中非常重要的概念,对二值图像而言,可由简单的膨

1.超体聚类——一种来自图像的分割方法 超体(supervoxel)是一种集合,集合的元素是“体”.与体素滤波器中的体类似,其本质是一个个的小方块.与之前提到的所有分割手段不同,超体聚类的目的并不是分割出某种特定物体,其对点云实施过分割(over segmentation),将场景点云化成很多小块,并研究每个小块之间的关系.这种将更小单元合并的分割思路已经出现了有些年份了,在图像分割中,像素聚类形成超像素,以超像素关系来理解图像已经广为研究.本质上这种方法是对局部的一种总结,纹理,材质,颜色类似

1.点云分割的精度 在之前的两个章节里介绍了基于采样一致的点云分割和基于临近搜索的点云分割算法.基于采样一致的点云分割算法显然是意识流的,它只能割出大概的点云(可能是杯子的一部分,但杯把儿肯定没分割出来).基于欧式算法的点云分割面对有牵连的点云就无力了(比如风筝和人,在不用三维形态学去掉中间的线之前,是无法分割风筝和人的).基于法线等信息的区域生长算法则对平面更有效,没法靠它来分割桌上的碗和杯子.也就是说,上述算法更关注能不能分割,除此之外,我们还需要一个方法来解决分割的“好不好”这个问题.也就

点云分割 点云分割可谓点云处理的精髓,也是三维图像相对二维图像最大优势的体现.不过多插一句,自Niloy J Mitra教授的Global contrast based salient region detection出现,最优分割到底鹿死谁手还不好说.暂且不论他开挂的图像处理算法,先安心做一个PCL吹~ 点云分割的目的提取点云中的不同物体,从而实现分而治之,突出重点,单独处理的目的.而在现实点云数据中,往往对场景中的物体有一定先验知识.比如:桌面墙面多半是大平面,桌上的罐子应该是圆柱体,长方体

如何定义实时音视频互动, 延迟 400ms 内才能无异步感 实时音视频互动如果存在1秒左右的延时会给交流者带来异步感,必须将视频播放延迟限制在400ms以内,才能给用户较好的交互体验. 当延迟控制在400ms以内时,两个人音视频互动是实时的,不会有异步感存在,即实时音视频互动. 实时音视频互动产生延迟的原因 音视频互动的延迟是如何产生的? 我们先假设这样一个场景:位于北京的A客户端与位于广州的B客户端进行实时音视频互动. 该场景会有以下几个产生延迟的原因: 光的传输耗时 30ms: 网络处理耗时

转自:http://openstack.csdn.net/content.html?arcid=2808381 OpenStack云平台网络模式及其工作机制 网络,是OpenStack的部署中最容易出问题的,也是其结构中难以理清的部分.经常收到关于 OneStack部署网络方面问题和OpenStack网络结构问题的邮件.下面根据自己的理解,谈一谈OpenStack的虚拟网络.网络拓扑和网络 流.个人理解有限,仅抛砖引玉,有问题请指正,谢谢. 一.相关概念和要点(可跳过) 1.OpenStack中

今天刚刚得到消息,之前投给IROS 2017的文章收录了.很久很久没有写过博客,今天正好借这个机会来谈谈点云卷积网络的一些细节. 1.点云与三维表达 三维数据后者说空间数据有很多种表达方式,比如:RGB-D 图像,体素图像,三维点云等.这些三维数据的表达方式各有特点:RGB-D 图像可以直接从Kinect 读到,而且是规整的,适合直接用于现存的图像处理框架.体素图像更直观的展示物体的三维形貌,更直接的表达物体表面空间位置关系,同时,很容易将图像中成功的方法推广到体素图像中.而三维点云的表达更加紧

该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图片中看到. 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆.树木和建筑物的部分),并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配.分段匹配可以直接转化为精确的定位信息,从而实现精确的三维地图构造和定位.在先前记录的部分(白色)和最近观察到的部分(彩色)之间,匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中. 该方法依

20155311高梓云<网络对抗>逆向及Bof基础 实践目标 本次实践的对象是一个名为pwn1的linux可执行文件. 该程序正常执行流程是:main调用foo函数,foo函数会简单回显任何用户输入的字符串. 该程序同时包含另一个代码片段,getShell,会返回一个可用Shell.正常情况下这个代码是不会被运行的.我们实践的目标就是想办法运行这个代码片段. 本次实践主要是学习两种方法: 1.利用foo函数的Bof漏洞,构造一个攻击输入字符串,覆盖返回地址,触发getShell函数. 2.手工

点云分割是根据空间,几何和纹理等特征对点云进行划分,使得同一划分内的点云拥有相似的特征,点云的有效分割往往是许多应用的前提,例如逆向工作,CAD领域对零件的不同扫描表面进行分割,然后才能更好的进行空洞修复曲面重建,特征描述和提取,进而进行基于3D内容的检索,组合重用等. 案例分析 用一组点云数据做简单的平面的分割: planar_segmentation.cpp #include <iostream> #include <pcl/ModelCoefficients.h> #incl

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

20145223 杨梦云 <网络对抗> Web安全基础实践 1.实验后回答问题 (1)SQL注入攻击原理,如何防御 **原理**:SQL注入攻击是通过构建特殊的输入作为参数传入web应用程序欺骗服务器,执行攻击者想要的恶意SQL语句. **防御**:实现SQL注入的主要原因是程序对于用户输入的数据没有限制或者有疏漏,有以下一些方法: 1.限制用户输入的字符串长度,制定相关规则,如不许出现特殊符号.非法字符等,对合法性进行判断. 2.采用预编译语句集PreparedStatement而不是Sta

20145223 杨梦云 <网络对抗> Web基础 1.实验后回答问题 (1)什么是表单 表单在网页中主要负责数据采集功能.一个表单有三个基本组成部分:(1) 表单标签:这里面包含了处理表单数据所用CGI程序的URL以及数据提交到服务器的方法. (2) 表单域:包含了文本框.密码框.隐藏域.多行文本框.复选框.单选框.下拉选择框和文件上传框等. (3)表单按钮:包括提交按钮.复位按钮和一般按钮:用于将数据传送到服务器上的CGI脚本或者取消输入,还可以用表单按钮来控制其他定义了处理脚本的处理工作

20145223 杨梦云 <网络对抗>shellcode实验+return-to-libc实验 shellcode注入实践 Shellcode基础知识 ·Shellcode实际是一段代码(也可以是填充数据),是用来发送到服务器利用特定漏洞的代码,一般可以获取权限. ·Shellcode一般是作为数据发送给受攻击服务器的. Shellcode是溢出程序和蠕虫病毒的核心,一般会和系统里的漏洞相关,因此shellcode只对没有打补丁的主机有用武之地. ·漏洞利用中最关键的是Shellcode的编写