1.cloudpointԴ?源码?
2.配置pointcloud环境记录

cloudpointԴ??

       三维点云技术在自动驾驶、机器人和增强现实等领域得到广泛应用。源码近年来，源码随着深度学习的源码发展，3D点云技术成为计算机视觉研究的源码热点，面临数据获取、源码docker获取源码处理、源码分析和应用的源码挑战。学姐整理了近三年各大顶会中关于3D点云的源码论文，共篇，源码供有志于发表论文的源码同学参考。

       以下是源码其中几篇论文的简介：

       CVPR

       1. Attention-based Point Cloud Edge Sampling (APES)

       该文提出了一种基于注意力的点云边缘采样方法，通过提取轮廓上的源码分时强势大盘源码显著点，在多个任务中表现出良好性能。源码

       2. IterativePFN: True Iterative Point Cloud Filtering

       作者提出了迭代点云过滤网络IterativePFN，源码它通过内部模拟真实的迭代过滤过程，使用新颖的损失函数训练，能捕捉中间过滤结果之间的关系。

       3. ULIP: Learning a Unified Representation of Language,采集源码有哪些 Images, and Point Clouds

       该文提出ULIP，通过预训练学习统一的多模态表示，克服训练三元组不足的问题，利用图像文本模型获得共享的视觉语义空间。

       4. SCPNet: Semantic Scene Completion on Point Cloud

       论文提出了改进语义场景完成性能的方法，包括重新设计完成子网络、设计师生知识蒸馏和使用泛光分割标签校正完成标签。聚乐汇源码

       5. ACL-SPC: Adaptive Closed-Loop system for Self-Supervised Point Cloud Completion

       该论文提出自监督的点云补全框架ACL-SPC，可进行同域训练和测试，无需合成数据，使用自适应闭环系统实现无先验信息的点云自监督补全。

       6. Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

       论文提出一个端到端框架，学习视觉的图片球特效源码人机交接控制策略，通过训练实现从模拟到真实的有效迁移。

       7. PartManip: Learning Cross-Category Generalizable Part Manipulation Policy from Point Cloud Observations

       该文构建了基于部件的跨类别物体操作基准，提出了专家示教和对抗学习方法，实现基于稀疏点云的通用跨类别物体操作策略学习。

       8. PiMAE: Point Cloud and Image Interactive Masked Autoencoders for 3D Object Detection

       论文提出了跨模态自监督预训练框架PiMAE，通过交互、共享解码器和跨模态重建模块，提升点云和图像的表示学习。

       9. Complete-to-Partial 4D Distillation for Self-Supervised Point Cloud Sequence Representation Learning

       本文提出了一种4D自监督预训练方法，将4D表示学习表述为一个teacher-student知识蒸馏框架，提高学生模型的学习能力。

       ICCV

       . Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions

       该文提出了一个面向3D检测和分割模型鲁棒性的基准测试集Robo3D，旨在探究模型在非理想场景下的可靠性。

配置pointcloud环境记录

       在配置pointcloud环境时，遇到问题："/usr/bin"未包含在PATH环境变量中。为了解决这个问题，添加路径如下：

       export PATH="/usr/bin:$PATH"

       然而，更新bash后出现错误：“-bash: /usr/bin/pip: /usr/bin/python: bad interpreter: Permission denied”。这时，应当直接使用pip命令，而不是依赖虚拟环境中的python。正确的做法是：

       python -m pip list

       寻找Chamfer Distance loss时，无需编译的版本也值得注意。其中，我发现了一种无需编译的实现方式，它在初始化参数相同的情况下，前两步的损失计算结果与源代码中使用需要编译的C++版本结果保持一致。

       具体来说，C++版本的Chamfer Distance (CD)计算方法是：