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学习《联合分割点云中的实例和语义》论文（一）如何获得点云以及如何在点云上做深度学习.《AssociativelySegmentingInstancesandSemanticsinPointClouds》摘要：.3D点云可以精细和直观的描述真实场景。.但怎样在点云丰富的三维场景中分割多样化的元素一直很少有人提及。.论文引入一个简单且灵活的框架来同时分割点云中的实例和语义，进一步提出两种方法让两个任务...
点云处理可以分为传统方法和深度学习的方法，深度学习方法中又分为非点云输入和直接点云输入。.前者将点云先处理成如多角度图片集或者体素网格等，后者则直接把点云以原始的点集直接输入处理。.作者提到了一篇19年的点云深度学习领域的survey:DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey(链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033)，这是一篇非常好的survey，把点云分类、检测...
推广到点云，因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernelpoints）类比2Dkernel，不同的地方是输入点云要和kernelpoints里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlationcoefficient)加权求和。
在本文中，我们提出了一个卷积神经网络用于语义分割和三维点云的对象识别。我们网络的核心是逐点卷积，一种新的卷积运算符，可应用于点云的每个点。我们完全的卷积网络设计虽然实施起来非常简单，但可以在语义分割和对象识别任务中产生竞争准确性。
语义标签可以给我们一个更容易理解的3D地图。点云的语义分割另一个很有用的是3D点云的陪住。在配准中，计算两组点之间的刚性变换以对齐两个点集，比如论文【2】在点云数据上执行语义分割时，会比在2D图像的语义分割中遇到更多困难。
一．点云语义分割.输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。.如图所示，不同颜色代表不同类别。.一．面临挑战.一：点云的无序性：点云的输入是无序的，点云顺序的变化不应影响结果。.目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。.二：点云旋转不变性表达：对于点云的SO3变换，应当不影响点云的语义类别，但现有...
对于点云分割任务，我们需要将局部很全局信息结合起来。这里，作者将经过特征变换后的信息称作局部信息，它们是与每一个点紧密相关的；我们将局部信息和全局信息简单地连接起来，就得到用于分割的全部信息。理论分析
点云的全景分割一般从语义分割出发，通过聚类来得到物体的分割结果，这个思路其实与实例分割中的自底向上的方法是非常类似的，比如前面提到的SGPN。
语义分割语义分割需要两部分classification:需要全局信息segmentation：更加依赖全局信息和局部信息一般的网络结构是：提特征-特征映射-特征图压缩（降维）-全连接-分类，其实就是encoder-decoder的过程，比如在二维的的pspnet，fcn等等0.三维表示的数据结构Pointcloud无序性点云实际上…
作者：小祖前言3D点云语义分割由于其在自动驾驶、机器人和增强现实（AR）等许多领域的广泛应用，最近引起了越来越多的研究者关注，这也成为了场景理解的关键。我最近接触了基于深度学习的3D点云语义分割这个前沿研究方向，因此对点云分割有一些自己的理解。
学习《联合分割点云中的实例和语义》论文（一）如何获得点云以及如何在点云上做深度学习.《AssociativelySegmentingInstancesandSemanticsinPointClouds》摘要：.3D点云可以精细和直观的描述真实场景。.但怎样在点云丰富的三维场景中分割多样化的元素一直很少有人提及。.论文引入一个简单且灵活的框架来同时分割点云中的实例和语义，进一步提出两种方法让两个任务...
点云处理可以分为传统方法和深度学习的方法，深度学习方法中又分为非点云输入和直接点云输入。.前者将点云先处理成如多角度图片集或者体素网格等，后者则直接把点云以原始的点集直接输入处理。.作者提到了一篇19年的点云深度学习领域的survey:DeepLearningfor3DPointClouds:ASurvey(链接:https://arxiv.org/abs/1912.12033)，这是一篇非常好的survey，把点云分类、检测...
推广到点云，因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernelpoints）类比2Dkernel，不同的地方是输入点云要和kernelpoints里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlationcoefficient)加权求和。
在本文中，我们提出了一个卷积神经网络用于语义分割和三维点云的对象识别。我们网络的核心是逐点卷积，一种新的卷积运算符，可应用于点云的每个点。我们完全的卷积网络设计虽然实施起来非常简单，但可以在语义分割和对象识别任务中产生竞争准确性。
语义标签可以给我们一个更容易理解的3D地图。点云的语义分割另一个很有用的是3D点云的陪住。在配准中，计算两组点之间的刚性变换以对齐两个点集，比如论文【2】在点云数据上执行语义分割时，会比在2D图像的语义分割中遇到更多困难。
一．点云语义分割.输入原始点云（x，y，z，intensity），得到每个三维点的语义类别。.如图所示，不同颜色代表不同类别。.一．面临挑战.一：点云的无序性：点云的输入是无序的，点云顺序的变化不应影响结果。.目前PoinNet等基于点的位置及k近邻编码的方法能够解决这个问题。.二：点云旋转不变性表达：对于点云的SO3变换，应当不影响点云的语义类别，但现有...
对于点云分割任务，我们需要将局部很全局信息结合起来。这里，作者将经过特征变换后的信息称作局部信息，它们是与每一个点紧密相关的；我们将局部信息和全局信息简单地连接起来，就得到用于分割的全部信息。理论分析
点云的全景分割一般从语义分割出发，通过聚类来得到物体的分割结果，这个思路其实与实例分割中的自底向上的方法是非常类似的，比如前面提到的SGPN。
语义分割语义分割需要两部分classification:需要全局信息segmentation：更加依赖全局信息和局部信息一般的网络结构是：提特征-特征映射-特征图压缩（降维）-全连接-分类，其实就是encoder-decoder的过程，比如在二维的的pspnet，fcn等等0.三维表示的数据结构Pointcloud无序性点云实际上…
作者：小祖前言3D点云语义分割由于其在自动驾驶、机器人和增强现实（AR）等许多领域的广泛应用，最近引起了越来越多的研究者关注，这也成为了场景理解的关键。我最近接触了基于深度学习的3D点云语义分割这个前沿研究方向，因此对点云分割有一些自己的理解。
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