3 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesSemantic Segmentations
Assigning a semantic class to each point in a LiDAR scan or indoor point cloud using deep learning models.
Distinct from Point Cloud Processing: Distinct from Point Cloud Processing: focuses on per-point semantic classification rather than general filtering or manipulation.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching part of an awesome list · Semantic Segmentations. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Semantic Segmentations GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- open-mmlab/mmdetection3d
open-mmlab/mmdetection3d
6,273عرض على GitHubMMDetection3D is an open-source toolbox for 3D perception, providing a unified framework for detecting and segmenting objects in three-dimensional environments. It supports a range of core tasks including monocular 3D object detection from single camera images, LiDAR-based 3D object detection from raw point clouds, and multi-modal fusion that combines camera images with LiDAR data. The toolbox also covers point cloud semantic segmentation, assigning class labels to every point in a scan for scene understanding. The project distinguishes itself through a config-driven pipeline that orchestrate
Assigns semantic class labels to every point in LiDAR scans and indoor point clouds for scene understanding.
Python3d-object-detectionobject-detectionpoint-cloud - charlesq34/pointnet
charlesq34/pointnet
5,433عرض على GitHubPointNet هو بنية تعلم عميق مصممة لمعالجة وتصنيف سحب النقاط ثلاثية الأبعاد الخام مباشرة دون الحاجة إلى تحويلها إلى فوكسل (voxelization). يوفر نظاماً لتصنيف الكائنات ثلاثية الأبعاد، وأطر عمل للتقسيم الدلالي (semantic segmentation) لتقسيم السحب إلى فئات، وأدوات لتصور الأشكال ثلاثية الأبعاد. يستخدم المشروع شبكة تحويل لمحاذاة سحب النقاط في مساحة إحداثيات قانونية، ويستخدم تجميعاً قائماً على الدوال المتماثلة لتكثيف الميزات النقطية في متجهات عالمية بغض النظر عن ترتيب النقاط. كما يتميز ببنية تجميع متعددة المقاييس لاستخراج ميزات هندسية هرمية عبر مقاييس مكانية مختلفة. يتضمن النظام خطوط أنابيب بيانات لتحويل بيانات تحليل الأشكال والأماكن المغلقة ثلاثية الأبعاد الخام إلى ملفات HDF5 للتدريب. تغطي قدرات التقييم مقاييس دقة التقسيم وعرض سحب النقاط ثلاثية الأبعاد المصنفة بشكل خاطئ في صور ثلاثية الزوايا لتحليل الأخطاء.
Provides a framework for assigning semantic labels to individual points within 3D indoor scenes.
Python - yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch
yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch
4,894عرض على GitHubThis project is a PyTorch-based framework of deep learning models designed for the classification and semantic segmentation of 3D point cloud data. It provides implementations of the PointNet architecture to perform global category labeling of entire objects and detailed partitioning of large-scale 3D environments. The system handles semantic segmentation across multiple scales, ranging from identifying individual components within a single object to labeling distinct category types within large-scale scenes. The framework includes structural components for processing unordered point sets, s
Partitions 3D point clouds into distinct regions by assigning semantic labels to individual points.
Pythonclassificationmodelnetpoint-cloud
