1、point-cloud-annotation-tool
支援點雲資料載入、儲存與視覺化
支援點雲資料選擇
支援3d box框生成
支援kitti-bin格式資料
安裝參考：
支援普通相機拍攝的2d影象(.jpg和.png檔案)
支援lidar生成的3d點雲(.pcd檔案)中目標的標註
支援3d box框生成
安裝參考：
支援所有型別的標註
支援2d影象(.jpg和.png檔案)的3檢視對映
支援lidar生成的3d點雲(.pcd檔案)中目標的標註
支援3d box框生成
預置訓練模型可進行目標自動識別，貼邊等。
不要為3d而3d
和以前的幾個朋友聊天，也有做game的。發現大家對3d技術都非常熱衷，但是這種熱衷顯得刻意的 為3d而3d，就有點捨本逐末。1 遊戲最重要的是策劃，需要具體的滿足人心底的某種需求，2 3d需要 好顯示卡的支援，這樣就將一部分使用者排斥在外面了。3 現在3d engine已經 很成熟了，通過這些上面的...
關於3D點雲濾波
點雲是三維離散資料，影象是二維稠密矩陣。資料型別的不同決定了其處理方式的差異，但濾波的基本原理和目的有相同之處 利用資料的低頻特性剔除離群資料，並進行資料平滑或提取特定頻段特徵。點雲濾波包括剔除離群點，擬合區域性平面，方法分別有ransac與3d擬合。影象濾波側重於糾正雜訊點 如中值濾波 並平滑影象...
3D點雲的深度學習
使用卷積神經網路 cnn 架構的深度學習 dl 現在是解決影象分類任務的標準解決方法。但是將此用於處理3d資料時，問題變得更加複雜。首先，可以使用各種結構來表示3d資料，所述結構包括 1 體素網格 2 點雲 3 多檢視 4 深度圖 對於多檢視和深度圖的情況，該問題被轉換為在多個影象上使用2d cnn...