2.3.5 基于深度学习的分割方法随着人工智能技术的发展和普及，我们也可以使用相关技术实现目标检测与分割功能功能。在现实应用中，基于深度学习的常用分割方法如下。（1）PointSeg：使用PointNet进行点云分割，可以将点云中的不同目标分割出来。（2）PointCNN：使用深度学习方法对点云进行

2.3 目标检测与分割LiDAR目标检测与分割是智能驾驶和机器人领域中的重要任务之一，它涉及从激光雷达（LiDAR）扫描数据中提取和识别目标物体。在本节的内容中，将详细讲解常见的LiDAR目标检测与分割算法。2.3.1 基于PointNet的目标检测与分割PointNet算法的发展推动了智能驾驶

3D点云-Pointnet++模型代码链接：pointnet2-pytorch-study（关键部分代码注释详细，参考Pointnet_Pointnet2_pytorch）论文链接：PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace官方链接：pointnet2（源码基于TensorFlow）公开3D点云数据集：modelnet4

#GitHub520<palign="center"><ahref="https://hellogithub.com/repository/d05ff820bf36470581c02cda5cbd17ea"target="_blank"><imgsrc="https://api.hellogithub.com/v1/widgets/recommend.svg?rid=d05ff820bf3647

后续我将如何使用文章中创新点加入的PointNet++中代码实现部分进行更新题目原理解析代码改进PointNet++改进策略：模块改进|LFA|RandLA-Net，通过随机采样与局部特征聚合提升大规模3D点云处理效率✔️❌PointNet++改进策略：模块改进|ResidualMLP|PointMLP，简化原本复

论文题目：SemanticSegmentationforRealPointCloudScenesviaBilateralAugmentationandAdaptiveFusion发布期刊：CVPR作者地址：1澳大利亚国立大学，2Data61-CSIRO，澳大利亚代码地址：https://github.com/ShiQiu0419/BAAF-Net介绍这篇论文的标题是《SemanticSegmentatio

pointnet++论文题目为：PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace。在这篇文章中，作者对pointnet进行了一些改进，因为原始的pointnet对于规模较大的点云时，性能就显得不够了。在论文的摘要开头也指出了这一点：“However,bydesignPointNetdo

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpaceAbstract这篇论文的摘要介绍了PointNet++，是一个用于度量空间中点集的深度层次化特征学习的神经网络。PointNet++是PointNet的扩展，它通过递归地在输入点集的嵌套划分上应用PointNet，利用度量空

Abstract通常情况下研究人员会把点云数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。这导致数据不必要的庞大，所以本文引入了一种新型的神经网络，能很好的尊重点云的排列不变性，名称是pointnet，并且能够应用于分类、分割、场景解析等下游任务。同时，网络的架构简单而且非常的高效。Intro

可能遇到的问题在windows上运行pointnet的代码时，可能会遇到一些问题：1.比如提示OSError:nofilewithexpectedextension，这是因为可视化的show3d_balls.py文件运行不了，具体的解决方法可以看这篇文章：https://blog.51cto.com/u_16213693/7738038。2.由于作者的pointnet所用的p

目录引言Open3D算法汇总Open3D快速安装测试点云资料一、点云的读写与显示二、KDtree和八叉树的应用三、点云特征提取四、点云滤波算法五、点云配准算法六、点云分割算法（待更新）七、常用操作八、数据转换九、常用小工具三维点云深度学习PointNet++引言  

因为项目涉及到3D点云项目，故学习下PointNet这个用来处理点云的神经网络论文的话，大致都看了下，网络结构有了一定的了解，本博文主要为了下载调试PointNet网络源码，训练和测试调通而已，不涉及后续的改进优化。我是在Anaconda下创建一个新的虚拟环境空间部署项目测试大概用到的就

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入FastKAN，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一     2.2步骤二     2.3步

简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入iRMB，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一     2.2步骤二     2.3步骤三

最远点采样-球查询-采样和分组-代码详解专栏持续更新中！关注博主查看后续部分！最远点采样、球查询等位于pointnet2_utils.py定义点云坐标归一化点云坐标归一化是一种预处理步骤，用于将点云数据标准化到一个统一的尺度，通常是在一个特定的范围内，比如[-1,1]或[0,1]。这一

PontNet网络模型代码详解-分类部分专栏持续更新中！关注博主查看后续部分！分类模型的训练：##e.g.,pointnet2_ssgwithoutnormalfeaturespythontrain_classification.py--modelpointnet2_cls_ssg--log_dirpointnet2_cls_ssgpythontest_classification.py--log_di

​Windows11Github上复现PointNet++Classification任务下载代码和安装依赖环境安装git知乎教程Gitclone源码地址：PointNetGithub点击Code复制HTTPS到目标目录shift-右键GitBashHere输入GitClone<url>​​​​​​安装nodejsNode.js—Down

前言这不是高支模项目需要嘛，他们用传统算法切那个横杆竖杆流程复杂耗时很长，所以想能不能用机器学习完成这些工作，所以我就来整这个工作了。基于上文的数据集切分，现在来对切分好的数据来进行正式的训练。本系列文章所用的核心骨干网络代码主要来自点云处理：实现PointNet点云分割

PointNet++地址：http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/1.两者主要不同点考虑到PointNet特征提取时只考虑单点，不能很好的表示局部结构==>PointNet++引入了sampling&grouping，考虑局部领域特征PointNet中globalfeature直接由maxpool得到，容易造成信息丢失==>PointNet++采

常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割，其首页地址为：http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发，提出了以点云作为输入的分类网络和分割网络。一

1#####Point-clouddeeplearningforpredictionoffluidflowfieldsonirregulargeometries(supervisedlearning)#####9importos#提供与操作系统交互的功能，例如文件和目录操作。10importlinecache#提供从文件中读取特定行的方法。11importmath

RETHINKINGNETWORKDESIGNANDLOCALGEOMETRYINPOINTCLOUD:ASIMPLERESIDUALMLPFRAMEWORK（论文解读+代码分析）PointMLP论文解读摘要由于不规则和无序的数据结