原創(chuàng) | 文 BFT機器人

KITTI 是作為基準測試是自動駕駛中最具影響力的數(shù)據(jù)集之一，在學術界和工業(yè)界都被廣泛使用?，F(xiàn)有的三維對象檢測器存在著兩個限制。第一是現(xiàn)有方法的遠程檢測能力相對較差。其次，如何充分利用圖像中的紋理信息仍然是一個開放性的問題。

多任務學習是三維目標檢測的未來發(fā)展方向。有的學習了一個跨模態(tài)表示，以通過合并多個任務來實現(xiàn)最先進的檢測性能。還有三維目標跟蹤和場景流估計是一個新興的研究課題得到了越來越多人的研究。

三維點云分割這一重要方向，它需要我們理解全局幾何結(jié)構(gòu)和每個點的細粒度細節(jié)。根據(jù)分割粒度分割方法可分為語義分割（場景級）、實例分割（目標級）和部分分割（部分級）三類。

局部表示方法主要是通過對每個點的局部鄰域進行建模來描述點云的局部特征，例如使用球形鄰域或K近鄰方法。全局表示方法則是通過對整個點云進行建模來描述點云的全局特征，例如使用基于幾何形狀的描述符或基于深度學習的方法。?主要討論的是點云的局部和全局表示方法可以互相補充，從而提高點云的特征表達能力和分類性能。局部表示方法可以捕捉點云的局部特征和局部形狀信息，而全局表示方法可以捕捉點云的全局特征和全局形狀信息。因此，綜合使用局部和全局表示方法可以更好地描述點云的形狀和特征，提高點云的分類和識別性能。

點云表示中的采樣和重構(gòu)問題。具體來說，采樣問題是指如何從原始點云中選擇一部分點來表示整個點云，以減少計算量和存儲空間。而重構(gòu)問題則是指如何從采樣點中重建出原始點云的形狀和結(jié)構(gòu)，以保證重構(gòu)點云的準確性和完整性。采樣過程中需要選擇合適的采樣密度和采樣方法，以保證采樣點的代表性和完整性。重構(gòu)過程中需要選擇合適的重構(gòu)算法和參數(shù)，以保證重構(gòu)點云的準確性和完整性，并盡可能減少重構(gòu)誤差和計算量。因此，該節(jié)的主要目的是介紹點云采樣和重構(gòu)的基本概念和方法，并討論如何在采樣和重構(gòu)過程中平衡點云的準確性和效率。

01實例分析

文中介紹了兩種主要的語義分割方法：

基于圖的方法和基于深度學習的方法。?基于圖的方法主要是通過構(gòu)建點云的圖模型來實現(xiàn)語義分割，其中點云的每個點作為圖的節(jié)點，點之間的關系作為圖的邊。然后，通過對圖進行分割來實現(xiàn)點云的語義分割。

該方法的優(yōu)點是可以利用點云的拓撲結(jié)構(gòu)和幾何信息，但是需要手動設計特征和權(quán)重，計算量較大?；谏疃葘W習的方法主要是通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)點云的語義分割，其中點云的每個點作為網(wǎng)絡的輸入，網(wǎng)絡輸出每個點的語義類別。該方法的優(yōu)點是可以自動學習特征和權(quán)重，計算量較小，但是需要大量的標注數(shù)據(jù)和計算資源。

零件分割

三維形狀的零件分割的困難是雙重的。首先，具有相同語義標簽的形狀部分具有較大的幾何變化和模糊性。第二，具有相同語義意義的對象中的部分數(shù)量可能會有所不同。

零件分割是將三維形狀分成其組成部分的任務，可用于形狀分析和建模等任務。在零件分割中，一個三維形狀被分成多個部分，每個部分都有一個語義標簽。例如，在汽車的零件分割中，可以將汽車分成車門、車輪、引擎蓋等部分。零件分割的難點在于，同一語義標簽的形狀部分具有很大的幾何變化和歧義，而且具有相同語義含義的對象的零件數(shù)量可能不同。為了解決這些問題，研究人員提出了許多方法，例如基于體素的方法和基于表面的方法。其中，VoxSegNet和基于FCN的方法與基于表面的CRF相結(jié)合的方法是實現(xiàn)細粒度零件分割的一些方法。此外，零件分割還可以通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）來實現(xiàn)。CNN可以從點云中提取特征，并將其用于零件分割。

此外，一些研究人員還使用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（GCN）來處理點云數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)更準確的零件分割。總的來說，零件分割是三維點云深度學習中的一個重要任務，其應用廣泛，包括機器人、自動駕駛和虛擬現(xiàn)實等領域。

02總結(jié)

本文介紹了現(xiàn)在最先進的三維理解方法，包括三維形狀分類、三維物體檢測和跟蹤，以及三維場景和物體分割。并對這些方法進行了全面的分類和性能比較。同時也介紹了各種方法的優(yōu)缺點，并列出了潛在的研究方向。

作者 |?小雨點

排版?|?春花

審核?| 貓

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