用于点云数据处理的精简,多功能,高效的开源库

cilantro是一个精简快速的C ++库,用于处理点云数据,重点是3D案例。它包括各种常见操作的高效实现,提供干净的API并尝试最小化样板代码的数量。该库具有广泛的模板化,可以对任意数值类型和维度(如果适用)的点数据进行操作,并具有更复杂过程的模块化/可扩展设计,同时为最常见的方法提供方便的别名/包装器案例。cilantro可以在我们的技术报告中找到高级描述。

支持的功能

基本操作:

  • 一般尺寸kd树(使用捆绑的nanoflann

  • 原点云的曲面法线和曲率估计

  • 基于通用维度网格的点云重采样

  • 主成分分析

  • 用于3D点云的基本I / O实用程序(采用PLY格式,使用捆绑的tinyply)和特征矩阵

  • RGBD图像对与点云转换实用程序配对

凸壳:

  • 从顶点或半空间交叉输入计算(使用捆绑的Qhull)的一般维度凸多面体表示,并允许在各个表示之间轻松切换

  • 通用(一般维度)空间区域的表示,作为实现集合操作的凸多面体的联合

集群:

  • 一般维度k-means聚类,支持nanoflann支持的所有距离度量

  • 基于各种图拉普拉斯类型的光谱聚类(使用捆绑的光谱

  • 平核均值漂移聚类

  • 基于连通分量的点云分段,支持任意逐点相似度函数

模型估计和点集注册:

  • RANSAC估计器模板及其实例,用于稳健的平面估计和刚性点云登记

  • 用于点对点和点对面度量(及其组合)的完全通用的迭代最近点实现,支持任意点要素空间中的任意对应搜索方法

可视化:

  • 经典多维尺度(使用捆绑光谱进行特征分解)

  • 功能强大,可扩展且易于使用的3D可视化工具

cilantro,一个用于几何和通用点云数据处理的开源C ++库。该库提供的功能涵盖了低级点云操作,空间推理,各种点云分割方法和通用数据聚类,灵活或局部几何对齐的灵活算法,模型拟合以及强大的可视化工具。为了适应各种工作流程,cilantro几乎完全模板化,其大多数通用算法都在任意数据维度上运行。同时,该库易于使用且具有高度表现力,促进了简洁的编码风格。cilantro经过高度优化,具有最小的外部依赖性,并支持在各种环境中快速开发高性能点云处理软件。


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波士顿 - Neurala公司今天推出了一款新的视频标注工具,该工具由Brain Builder平台的人工智能辅助。“自动视频注释将显着加速神经网络的数据标注,从而帮助组织更快地培训和部署AI,”该公司表示。标记图像和视频对于开发用于建模和训练AI应用程序的数据集至关重要。Neurala  以软件即服务(SaaS)为基础提供Brain Builder,以帮助简化深度学习的创建,分析和管理。Neurala的联合创始人兼首席执行官Massimiliano Versace说:“人工智能数据准备的传统方法极其耗时且耗费人力,需要大量数据,需要经过精心和昂贵的注释。” “我们与Brain Builder的目标是通过易于使用的注释工具降低进入门槛。通过添加视频注释,我们能够进一步自动化数据准备,帮助组织将AI数据准备的时间和成本降低至少50%。“Neurala的专利和获奖技术源于2006年NASA,DARPA和空军研究实验室的神经网络研究。2013年,该公司加入了Techstars商业化计划。“每个人都想要AI,但他们不知道为什么,”Neurala的联合创始人兼首席运营官Heather Ames Versace说。“视频注释工具是终身AI技术堆栈的一部分,可提供透明度。”启用AI的注释可节省时间,提高工作效率当用户标记视频中的人物,物体或缺陷时,Neurala的新工具可以反复学习。Neurala表示,在用户在第一帧中标记感兴趣的项目后,该工具会自动在后续帧中注释相同的项目。例如,如果五个人输入一个框架,则在用户仅用一个人标记第一个框架后,它们将全部自动注释。相比之下,用户必须在他或她进入框架时标记每个人,这将花费更多的时间。此外,AI辅助视频注释可以提高标签处理速度并提高生产力,Heather Ames Versace告诉“ 机器人商业评论”。例如,用户可以注释10秒视频的一帧并获得300个注释的输出,而使用传统的注释方法,用户需要手动标记300个不同的图像才能获得相同的结果,Neurala说。“可解释性和信任始于数据,”Heather Ames Versace在最近的AI World大会上说。“通过在更短的时间内对数据进行注释和标记,团队可以进行更快速的原型设计。”用Brain Builder存钱“最终,它将帮助组织和开发人员更有效,更具成本效益地构建,培训和部署人工智能,”Massimiliano Versace说。“当涉及视觉AI的构建方式时,Neurala的Brain Builder平台已经在改变游戏规则。而现在,视频注释将进一步扩大可访问性和生产力的可能性。“Neurala说,Brain Builder还可以提供可观的投资回报。使用Brain Builder,组织可以以每小时6,750美元的视频进行注释,而没有它的则为13,500美元。Neurala发布  了一个教程  ,概述了使用Brain Builder在视频中标记对象的过程和好处。它还解释了如何使用TensorFlow训练语义分段网络。此外,本教程还引导观众了解跨多个GPU的培训步骤,这可以进一步缩短培训时间。

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