3 रिपॉजिटरी
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.
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Awesome Semantic Segmentations GitHub Repositories
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- open-mmlab/mmdetection3d
open-mmlab/mmdetection3d
6,273GitHub पर देखेंMMDetection3D 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
5,433GitHub पर देखेंPointNet एक डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है जिसे वोक्सेलाइजेशन के बिना सीधे रॉ 3D पॉइंट क्लाउड्स को प्रोसेस और क्लासिफाई करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह 3D ऑब्जेक्ट क्लासिफिकेशन, क्लाउड्स को श्रेणियों में विभाजित करने के लिए सिमेंटिक सेगमेंटेशन फ्रेमवर्क, और 3D आकृतियों को विज़ुअलाइज़ करने के लिए टूल्स प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट पॉइंट क्लाउड्स को एक कैनोनिकल कोऑर्डिनेट स्पेस में संरेखित (align) करने के लिए एक ट्रांसफॉर्म नेटवर्क का उपयोग करता है और पॉइंट ऑर्डर की परवाह किए बिना पॉइंट-वाइज फीचर्स को ग्लोबल वेक्टर्स में संघनित करने के लिए सिमेट्रिक-फंक्शन-आधारित एग्रीगेशन का उपयोग करता है। इसमें विभिन्न स्थानिक पैमानों पर पदानुक्रमित ज्यामितीय फीचर्स निकालने के लिए एक मल्टी-स्केल ग्रुपिंग आर्किटेक्चर भी है। सिस्टम में ट्रेनिंग के लिए रॉ 3D इंडोर पार्सिंग और शेप डेटा को HDF5 फाइलों में बदलने के लिए डेटा पाइपलाइन्स शामिल हैं। इवैल्यूएशन क्षमताओं में सेगमेंटेशन सटीकता मेट्रिक्स और त्रुटि विश्लेषण के लिए गलत वर्गीकृत 3D पॉइंट क्लाउड्स को थ्री-व्यू इमेजेस में रेंडर करना शामिल है।
Provides a framework for assigning semantic labels to individual points within 3D indoor scenes.
Python - yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch
yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch
4,894GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट 3D पॉइंट क्लाउड डेटा के वर्गीकरण और सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए डिज़ाइन किए गए डीप लर्निंग मॉडल का एक PyTorch-आधारित फ्रेमवर्क है। यह संपूर्ण ऑब्जेक्ट्स की वैश्विक श्रेणी लेबलिंग और बड़े पैमाने पर 3D वातावरण के विस्तृत विभाजन को करने के लिए PointNet आर्किटेक्चर का कार्यान्वयन प्रदान करता है। यह सिस्टम कई पैमानों पर सिमेंटिक सेगमेंटेशन को संभालता है, जिसमें एक ही ऑब्जेक्ट के भीतर व्यक्तिगत घटकों की पहचान करने से लेकर बड़े पैमाने के दृश्यों के भीतर विशिष्ट श्रेणी प्रकारों को लेबल करने तक शामिल है। इस फ्रेमवर्क में अनियंत्रित पॉइंट सेट को संसाधित करने के लिए संरचनात्मक घटक शामिल हैं, जैसे कि फारदेस्ट-पॉइंट सैंपलिंग, पदानुक्रमित पॉइंट-सेट ग्रुपिंग और सिमेट्रिक सेट-एग्रीगेशन नेटवर्क। यह ऑफलाइन डेटा प्रीप्रोसेसिंग यूटिलिटीज और बाहरी सॉफ्टवेयर में सेगमेंटेशन आउटपुट को विज़ुअलाइज़ करने के लिए 3D ऑब्जेक्ट फाइलें बनाने के लिए टूल्स भी प्रदान करता है।
Partitions 3D point clouds into distinct regions by assigning semantic labels to individual points.
Pythonclassificationmodelnetpoint-cloud
