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人工智能点云处理及深度学习算法
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人工智能点云处理及深度学习算法 版权信息
- ISBN：9787512442771
- 条形码：9787512442771 ; 978-7-5124-4277-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
人工智能点云处理及深度学习算法 本书特色
由浅入深，循序渐进：抽丝剥茧介绍点云及深度算法 讲其然，解其所以然：通上彻下阐述理论与算法设计 融会贯通，举一反三：触类旁通解说算法特性与联系 读书百遍，其义自见：愿您的每次阅读都有新的认知
人工智能点云处理及深度学习算法 内容简介
本书介绍了三维点云处理的基础知识、传统算法与深度学习算法，包括点云数据表示、空间变换、预处理、配准、拼接、滤波和表面重建等传统算法，以及经典三维深度学习算法、室外、室内、单目、多模态三维目标检测、三维语义分割和深度补全等模型。
人工智能点云处理及深度学习算法 目录
第1 章 Python 简介与环境搭建
1 .1 Python 简介
1 .2 Python 常用数据类型
1 .2.1 数值类型
1 .2.2 字符串类型
1 .2.3 列表类型
1 .2.4 字典类型
1 .2.5 其他类型
1 .3 常用语法
1 .3 .1 包导入
1 .3 .2 主函数入口
1 .3 .3 缩 进
1 .3 .4 函 数
1 .3 .5 类
1 .3 .6 流程控制结构
1 .3 .7 学习网站和资料
1 .4 Python 环境安装
1 .4.1 Conda 安装
1 .4.2 PythonIDE 安装
1 .4.3 程序调试
1 .5 Python 源码加密
1 .6 pip 镜像设置
1 .7 程序资料
第2 章 点云开发环境安装与配置
2.1 Python Open3d 安装
2.2 Python PCL 安装
2.3 CUDA 套件安装
2.3 .1 CUDA 架构简介
2.3 .2 Windows 系统 CUDA 安装
2.3 .3 Linux 系统 CUDA 安装
1人工智能点云处理及深度学习算法
2.4 cuDNN 安装
2.4.1 Windows 系统cuDNN 安装
2.4.2 Linux 系统cuDNN 安装
2.5 PyTorch 安装
2.6 参考环境创建
2.7 程序资料
第3 章 点云基础
3 .1 点云数据结构
3 .2 点云采集方式
3 .2.1 激光雷达
3 .2.2 RGBD 相机
3 .2.3 应用场景
3 .3 点云存储格式
3 .3 .1 pcd 点云存储格式
3 .3 .2 ply 点云存储格式
3 .3 .3 txt 点云存储格式
3 .3 .4 bin 点云存储格式
3 .4 点云格式相互转化
3 .5 Open3d 读写点云文件
3 .5 .1 pcd 文件读写
3 .5 .2 ply 文件读写
3 .6 Python pcl 读写点云文件
3 .7 点云可视化
3 .7.1 Matplotlib 点云可视化
3 .7.2 Mayavi 点云可视化
3 .7.3 Open3d 点云可视化
3 .7.4 Python pcl 点云可视化
3 .7.5 CloudCompare 点云可视化
3 .8 程序资料
第4 章 点云几何形态
4.1 体 素
4.2 法向量
4.2.1 *小二乘求解法
4.2.2 PCA 求解法
4.2.3 Open3d 计算法向量
4.3 质 心
4.4 三角面
4.5 倒角距离
4.6 程序资料
第5 章 点云空间变换
5 .1 平移变换
5 .2 旋转变换
5 .2.1 旋转表示方法
5 .2.2 Open3d 点云旋转
5 .3 平面投影
5 .4 仿射变换
5 .5 点云缩放
5 .6 基于法向量的旋转
5 .7 程序资料
第6 章 点云预处理算法
6 .1 离群点过滤
6 .1 .1 无效值剔除
6 .1 .2 统计方式剔除
6 .1 .3 半径滤波方式剔除
6 .2 点云下采样
6 .2.1 体素下采样
6 .2.2 随机下采样
6 .2.3 均匀下采样
6 .2.4 *远点采样
6 .3 坐标上采样
6 .4 特征上采样
6 .5 程序资料
第7 章 点云机器学习常见算法
7.1 ICP 点云配准方法
7.2 点云拼接
7.3 点云分割
7.3 .1 RANSAC 平面分割
7.3 .2 DBSCAN 聚类
7.3 .3 KMeans 聚类
3人工智能点云处理及深度学习算法
7.4 其他聚类算法
7.4.1 OPTICS
7.4.2 Spectral Clustering
7.4.3 Hierarchical Clustering
7.4.4 Mean shift
7.4.5 BIRCH
7.4.6 Affinity Propagation
7.5 表面重建
7.5 .1 Alpha shapes
7.5 .2 Ball pivoting
7.5 .3 Poisson
7.5 .4 Voxel grid
7.6 程序资料
第8 章 点云深度学习基础
8.1 感知机模型
8.1 .1 感知机结构
8.1 .2 梯度下降法
8.2 卷积神经网络
8.2.1 卷积层
8.2.2 池化层
8.2.3 全连接层
8.2.4 激活函数
8.2.5 批归一化
8.2.6 损失函数
8.3 反向传播算法
8.4 特征视野范围
8.5 非极大值抑制
8.6 Pytorch 神经网络框架
8.7 模型参数量与存储空间
8.7.1 计算原理
8.7.2 维度对比
8.8 mmdetection3d 三维深度学习框架
8.8.1 安装调试
8.8.2 mmdetection3d 训练
8.8.3 关键程序与断点
8.8.4 程序资料
第9 章 三维点云数据集
9 .1 ModelNet40
9 .2 KITTI
9 .2.1 激光雷达数据
9 .2.2 标注数据
9 .2.3 图像数据
9 .2.4 标定数据
9 .2.5 相机到雷达坐标
9 .2.6 标注可视化
9 .2.7 mmdetection3d KITTI
9 .3 NuScenes
9 .3 .1 数据范围
9 .3 .2 json 文件
9 .3 .3 NuScenes 工具包
9 .3 .4 mmdetection3d nuScenes
9 .4 S3DIS
9 .4.1 数据集简介
9 .4.2 mmdetection3d S3DIS
9 .5 ScanNet v2
9 .5 .1 数据集简介
9 .5 .2 mmdetection3d ScanNet v2
9 .6 SUN RGB D
9 .6 .1 数据集简介
9 .6 .2 mmdetection3d SUN RGB D
9 .7 点云数据预处理方法
9 .7.1 归一化
9 .7.2 随机缩放
9 .7.3 随机平移
9 .7.4 随机旋转
9 .7.5 随机扰动
9 .7.6 随机排序
9 .7.7 随机丢弃
9 .7.8 剔除范围外点
9 .8 程序资料
5人工智能点云处理及深度学习算法
第10 章 三维点云深度学习基础模型算法
10.1 PointNet (CVPR 2017)
10.1 .1 输入数据
10.1 .2 分类网络
10.1 .3 分割网络
10.2 PointNet (NIPS 2017)
10.2.1 SA 模块
10.2.2 分类网络
10.2.3 分割网络
10.2.4 多尺度分组
10.3 VoxelNet (CVPR 2018)
10.3 .1 数据裁剪
10.3 .2 数据处理
10.3 .3 模型结构
10.3 .4 损失函数
10.4 Complex Yolo
10.4.1 点云鸟瞰图
10.4.2 点云前视图
10.4.3 Complex Yolov4 输入数据
10.4.4 Complex Yolov4 模型
10.5 SECOND (Sensor 2018)
10.5 .1 三维稀疏卷积简介
10.5 .2 模型结构
10.5 .3 顶层结构
10.5 .4 模型训练
10.6 CenterPoint (CVPR 2021)
10.6 .1 模型总体结构
10.6 .2 模型详细结构
10.6 .3 顶层结构
10.6 .4 模型训练
10.7 VoteNet (ICCV 2019)
10.7.1 模型总体结构
10.7.2 模型详细结构
10.7.3 顶层结构
10.7.4 模型训练
10.8 目标检测与图像融合可视化
10.9 点云语义分割可视化
10.10 程序资料
第11 章 室外三维目标检测模型算法
11 .1 PointPillars (CVPR 2019)
11 .1 .1 模型总体结构
11 .1 .2 模型详细结构
11 .1 .3 顶层结构
11 .1 .4 模型训练
11 .2 SSN (ECCV 2020)
11 .2.1 模型总体结构
11 .2.2 模型详细结构
11 .2.3 损失函数
11 .2.4 顶层结构
11 .2.5 模型训练
11 .3 3DSSD (CVPR 2020)
11 .3 .1 模型总体结构
11 .3 .2 *远点采样
11 .3 .3 模型详细结构
11 .3 .4 损失函数
11 .3 .5 顶层结构
11 .3 .6 模型训练
11 .4 SASSD (CVPR 2020)
11 .4.1 模型总体结构
11 .4.2 模型详细结构
11 .4.3 Head 与损失函数
11 .4.4 顶层结构
11 .4.5 模型训练
11 .5 PointRCNN (CVPR 2019)
11 .5 .1 模型总体结构
11 .5 .2 模型详细结构
11 .5 .3 损失函数
11 .5 .4 顶层结构
11 .5 .5 模型训练
11 .6 Part A2 (TPAMI 2020)
11 .6 .1 模型总体结构
11 .6 .2 模型详细结构
7人工智能点云处理及深度学习算法
11 .6 .3 总体损失与顶层结构
11 .6 .4 模型训练
第12 章 室内三维目标检测模型算法
12.1 H3DNet (ECCV 2019)
12.1 .1 模型总体结构
12.1 .2 模型详细结构
12.1 .3 总体损失与顶层结构
12.1 .4 模型训练
12.2 Group Free 3D (ICCV 2021)
12.2.1 模型总体结构
12.2.2 模型详细结构
12.2.3 模型训练
12.3 FCAF3D (ECCV 2022)
12.3 .1 模型总体结构
12.3 .2 模型详细结构
12.3 .3 模型训练
第13 章 单目三维目标检测模型算法
13 .1 ImVoxelNet ( WACV 2022)
13 .1 .1 模型总体结构
13 .1 .2 模型详细结构
13 .1 .3 损失函数与顶层结构
13 .1 .4 室内情况
13 .1 .5 模型训练
13 .2 SMOKE (CVPRW 2020)
13 .2.1 模型总体结构
13 .2.2 模型详细结构
13 .2.3 模型训练
13 .3 FCOS3D (ICCVW 2021)
13 .3 .1 模型总体结构
13 .3 .2 模型详解
13 .3 .3 模型训练
第14 章 多模态三维目标检测模型算法
14.1 多模态数据融合方法
14.2 MVXNet (ICRA 2019)
14.2.1 模型总体结构
14.2.2 图像特征提取
14.2.3 点云特征提取
14.2.4 主干网络与 NECK 层
14.2.5 损失函数与顶层结构
14.2.6 模型训练
14.3 ImVoteNet (CVPR 2020)
14.3 .1 模型总体结构
14.3 .2 二维候选框预测
14.3 .3 点云种子点生成
14.3 .4 图像投票特征提取
14.3 .5 结果预测与损失计算
14.3 .6 模型训练
第15 章 三维语义分割模型算法
15 .1 PAConv (CVPR 2021)
15 .1 .1 PAConv 卷积结构
15 .1 .2 主干网络
15 .1 .3 特征上采样与结果预测
15 .1 .4 损失函数与顶层结构
15 .1 .5 模型训练
15 .2 DGCNN (TOG 2019)
15 .2.1 模型总体结构
15 .2.2 EdgeConv 卷积
15 .2.3 主干网络
15 .2.4 特征融合与结果预测
15 .2.5 损失函数与顶层结构
15 .2.6 模型训练
第16 章 三维深度补全模型
16 .1 模型总体结构
16 .2 输入数据
16 .2.1 KITTI 数据集下载
16 .2.2 数据集预处理
16 .3 ENet 主干网络
16 .3 .1 ENet 主干支路一
16 .3 .2 ENet 主干支路二
9人工智能点云处理及深度学习算法
16 .3 .3 分支融合
16 .3 .4 ENet 损失函数
16 .4 DA CSPN
16 .4.1 卷积核参数及其权重学习
16 .4.2 DA CSPN 结果微调
16 .4.3 feature_s1 CSPN 结果微调
16 .4.4 损失函数
16 .5 模型训练
参考文献
1 .1 Python 简介
1 .2 Python 常用数据类型
1 .2.1 数值类型
1 .2.2 字符串类型
1 .2.3 列表类型
1 .2.4 字典类型
1 .2.5 其他类型
1 .3 常用语法
1 .3 .1 包导入
1 .3 .2 主函数入口
1 .3 .3 缩 进
1 .3 .4 函 数
1 .3 .5 类
1 .3 .6 流程控制结构
1 .3 .7 学习网站和资料
1 .4 Python 环境安装
1 .4.1 Conda 安装
1 .4.2 PythonIDE 安装
1 .4.3 程序调试
1 .5 Python 源码加密
1 .6 pip 镜像设置
1 .7 程序资料
第2 章 点云开发环境安装与配置
2.1 Python Open3d 安装
2.2 Python PCL 安装
2.3 CUDA 套件安装
2.3 .1 CUDA 架构简介
2.3 .2 Windows 系统 CUDA 安装
2.3 .3 Linux 系统 CUDA 安装
1人工智能点云处理及深度学习算法
2.4 cuDNN 安装
2.4.1 Windows 系统cuDNN 安装
2.4.2 Linux 系统cuDNN 安装
2.5 PyTorch 安装
2.6 参考环境创建
2.7 程序资料
第3 章 点云基础
3 .1 点云数据结构
3 .2 点云采集方式
3 .2.1 激光雷达
3 .2.2 RGBD 相机
3 .2.3 应用场景
3 .3 点云存储格式
3 .3 .1 pcd 点云存储格式
3 .3 .2 ply 点云存储格式
3 .3 .3 txt 点云存储格式
3 .3 .4 bin 点云存储格式
3 .4 点云格式相互转化
3 .5 Open3d 读写点云文件
3 .5 .1 pcd 文件读写
3 .5 .2 ply 文件读写
3 .6 Python pcl 读写点云文件
3 .7 点云可视化
3 .7.1 Matplotlib 点云可视化
3 .7.2 Mayavi 点云可视化
3 .7.3 Open3d 点云可视化
3 .7.4 Python pcl 点云可视化
3 .7.5 CloudCompare 点云可视化
3 .8 程序资料
第4 章 点云几何形态
4.1 体 素
4.2 法向量
4.2.1 *小二乘求解法
4.2.2 PCA 求解法
4.2.3 Open3d 计算法向量
4.3 质 心
4.4 三角面
4.5 倒角距离
4.6 程序资料
第5 章 点云空间变换
5 .1 平移变换
5 .2 旋转变换
5 .2.1 旋转表示方法
5 .2.2 Open3d 点云旋转
5 .3 平面投影
5 .4 仿射变换
5 .5 点云缩放
5 .6 基于法向量的旋转
5 .7 程序资料
第6 章 点云预处理算法
6 .1 离群点过滤
6 .1 .1 无效值剔除
6 .1 .2 统计方式剔除
6 .1 .3 半径滤波方式剔除
6 .2 点云下采样
6 .2.1 体素下采样
6 .2.2 随机下采样
6 .2.3 均匀下采样
6 .2.4 *远点采样
6 .3 坐标上采样
6 .4 特征上采样
6 .5 程序资料
第7 章 点云机器学习常见算法
7.1 ICP 点云配准方法
7.2 点云拼接
7.3 点云分割
7.3 .1 RANSAC 平面分割
7.3 .2 DBSCAN 聚类
7.3 .3 KMeans 聚类
3人工智能点云处理及深度学习算法
7.4 其他聚类算法
7.4.1 OPTICS
7.4.2 Spectral Clustering
7.4.3 Hierarchical Clustering
7.4.4 Mean shift
7.4.5 BIRCH
7.4.6 Affinity Propagation
7.5 表面重建
7.5 .1 Alpha shapes
7.5 .2 Ball pivoting
7.5 .3 Poisson
7.5 .4 Voxel grid
7.6 程序资料
第8 章 点云深度学习基础
8.1 感知机模型
8.1 .1 感知机结构
8.1 .2 梯度下降法
8.2 卷积神经网络
8.2.1 卷积层
8.2.2 池化层
8.2.3 全连接层
8.2.4 激活函数
8.2.5 批归一化
8.2.6 损失函数
8.3 反向传播算法
8.4 特征视野范围
8.5 非极大值抑制
8.6 Pytorch 神经网络框架
8.7 模型参数量与存储空间
8.7.1 计算原理
8.7.2 维度对比
8.8 mmdetection3d 三维深度学习框架
8.8.1 安装调试
8.8.2 mmdetection3d 训练
8.8.3 关键程序与断点
8.8.4 程序资料
第9 章 三维点云数据集
9 .1 ModelNet40
9 .2 KITTI
9 .2.1 激光雷达数据
9 .2.2 标注数据
9 .2.3 图像数据
9 .2.4 标定数据
9 .2.5 相机到雷达坐标
9 .2.6 标注可视化
9 .2.7 mmdetection3d KITTI
9 .3 NuScenes
9 .3 .1 数据范围
9 .3 .2 json 文件
9 .3 .3 NuScenes 工具包
9 .3 .4 mmdetection3d nuScenes
9 .4 S3DIS
9 .4.1 数据集简介
9 .4.2 mmdetection3d S3DIS
9 .5 ScanNet v2
9 .5 .1 数据集简介
9 .5 .2 mmdetection3d ScanNet v2
9 .6 SUN RGB D
9 .6 .1 数据集简介
9 .6 .2 mmdetection3d SUN RGB D
9 .7 点云数据预处理方法
9 .7.1 归一化
9 .7.2 随机缩放
9 .7.3 随机平移
9 .7.4 随机旋转
9 .7.5 随机扰动
9 .7.6 随机排序
9 .7.7 随机丢弃
9 .7.8 剔除范围外点
9 .8 程序资料
5人工智能点云处理及深度学习算法
第10 章 三维点云深度学习基础模型算法
10.1 PointNet (CVPR 2017)
10.1 .1 输入数据
10.1 .2 分类网络
10.1 .3 分割网络
10.2 PointNet (NIPS 2017)
10.2.1 SA 模块
10.2.2 分类网络
10.2.3 分割网络
10.2.4 多尺度分组
10.3 VoxelNet (CVPR 2018)
10.3 .1 数据裁剪
10.3 .2 数据处理
10.3 .3 模型结构
10.3 .4 损失函数
10.4 Complex Yolo
10.4.1 点云鸟瞰图
10.4.2 点云前视图
10.4.3 Complex Yolov4 输入数据
10.4.4 Complex Yolov4 模型
10.5 SECOND (Sensor 2018)
10.5 .1 三维稀疏卷积简介
10.5 .2 模型结构
10.5 .3 顶层结构
10.5 .4 模型训练
10.6 CenterPoint (CVPR 2021)
10.6 .1 模型总体结构
10.6 .2 模型详细结构
10.6 .3 顶层结构
10.6 .4 模型训练
10.7 VoteNet (ICCV 2019)
10.7.1 模型总体结构
10.7.2 模型详细结构
10.7.3 顶层结构
10.7.4 模型训练
10.8 目标检测与图像融合可视化
10.9 点云语义分割可视化
10.10 程序资料
第11 章 室外三维目标检测模型算法
11 .1 PointPillars (CVPR 2019)
11 .1 .1 模型总体结构
11 .1 .2 模型详细结构
11 .1 .3 顶层结构
11 .1 .4 模型训练
11 .2 SSN (ECCV 2020)
11 .2.1 模型总体结构
11 .2.2 模型详细结构
11 .2.3 损失函数
11 .2.4 顶层结构
11 .2.5 模型训练
11 .3 3DSSD (CVPR 2020)
11 .3 .1 模型总体结构
11 .3 .2 *远点采样
11 .3 .3 模型详细结构
11 .3 .4 损失函数
11 .3 .5 顶层结构
11 .3 .6 模型训练
11 .4 SASSD (CVPR 2020)
11 .4.1 模型总体结构
11 .4.2 模型详细结构
11 .4.3 Head 与损失函数
11 .4.4 顶层结构
11 .4.5 模型训练
11 .5 PointRCNN (CVPR 2019)
11 .5 .1 模型总体结构
11 .5 .2 模型详细结构
11 .5 .3 损失函数
11 .5 .4 顶层结构
11 .5 .5 模型训练
11 .6 Part A2 (TPAMI 2020)
11 .6 .1 模型总体结构
11 .6 .2 模型详细结构
7人工智能点云处理及深度学习算法
11 .6 .3 总体损失与顶层结构
11 .6 .4 模型训练
第12 章 室内三维目标检测模型算法
12.1 H3DNet (ECCV 2019)
12.1 .1 模型总体结构
12.1 .2 模型详细结构
12.1 .3 总体损失与顶层结构
12.1 .4 模型训练
12.2 Group Free 3D (ICCV 2021)
12.2.1 模型总体结构
12.2.2 模型详细结构
12.2.3 模型训练
12.3 FCAF3D (ECCV 2022)
12.3 .1 模型总体结构
12.3 .2 模型详细结构
12.3 .3 模型训练
第13 章 单目三维目标检测模型算法
13 .1 ImVoxelNet ( WACV 2022)
13 .1 .1 模型总体结构
13 .1 .2 模型详细结构
13 .1 .3 损失函数与顶层结构
13 .1 .4 室内情况
13 .1 .5 模型训练
13 .2 SMOKE (CVPRW 2020)
13 .2.1 模型总体结构
13 .2.2 模型详细结构
13 .2.3 模型训练
13 .3 FCOS3D (ICCVW 2021)
13 .3 .1 模型总体结构
13 .3 .2 模型详解
13 .3 .3 模型训练
第14 章 多模态三维目标检测模型算法
14.1 多模态数据融合方法
14.2 MVXNet (ICRA 2019)
14.2.1 模型总体结构
14.2.2 图像特征提取
14.2.3 点云特征提取
14.2.4 主干网络与 NECK 层
14.2.5 损失函数与顶层结构
14.2.6 模型训练
14.3 ImVoteNet (CVPR 2020)
14.3 .1 模型总体结构
14.3 .2 二维候选框预测
14.3 .3 点云种子点生成
14.3 .4 图像投票特征提取
14.3 .5 结果预测与损失计算
14.3 .6 模型训练
第15 章 三维语义分割模型算法
15 .1 PAConv (CVPR 2021)
15 .1 .1 PAConv 卷积结构
15 .1 .2 主干网络
15 .1 .3 特征上采样与结果预测
15 .1 .4 损失函数与顶层结构
15 .1 .5 模型训练
15 .2 DGCNN (TOG 2019)
15 .2.1 模型总体结构
15 .2.2 EdgeConv 卷积
15 .2.3 主干网络
15 .2.4 特征融合与结果预测
15 .2.5 损失函数与顶层结构
15 .2.6 模型训练
第16 章 三维深度补全模型
16 .1 模型总体结构
16 .2 输入数据
16 .2.1 KITTI 数据集下载
16 .2.2 数据集预处理
16 .3 ENet 主干网络
16 .3 .1 ENet 主干支路一
16 .3 .2 ENet 主干支路二
9人工智能点云处理及深度学习算法
16 .3 .3 分支融合
16 .3 .4 ENet 损失函数
16 .4 DA CSPN
16 .4.1 卷积核参数及其权重学习
16 .4.2 DA CSPN 结果微调
16 .4.3 feature_s1 CSPN 结果微调
16 .4.4 损失函数
16 .5 模型训练
参考文献
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