八叉树 （Octree）是一种用于描述 三维 空间的树状数据结构。想象一个立方体，我们最少可以切成多少个相同等分的小立方体？答案就是8个。再想象我们有一个房间，房间里某个角落藏着一枚金币，我们想很快的把金币找出来，怎么找最高效？我们可以把房间当成一个立方体，先切成八个小立方体，然后排除掉没有... 最近在看3d reconstruction 的东西，尝试用voxel去做，但是一直受困于分辨率的问题，刚好读到了Microsoft Research Asia 的O- CNN 的文章，觉得写得非常的好，也可以用于后续的解决内存开销的问题，这里记录学习下： 文献题目：O- CNN ：Octree-based Convolutional Neural Network for 3D Shape Analysi... 一个octree是一个以树基础为的管理 稀疏 3-D数据的数据结构。每个中间的节点有8个子节点。在这次，我们将学习怎么使用octree进行 稀疏 分割和近邻搜索。尤其，我们将解释如何操作"体元近邻搜索"，和"最近邻搜索"和"半径近邻搜索". 我们将创建一个octree_search.cpp这个文件 #include #include #include #include #include 具体而言，首先对点云数据进行初始采样，然后使用局部卷积核对采样后的数据进行卷积操作，得到新的特征表示。接着，采用更细的采样策略对这些新特征进行采样，再次使用局部卷积核对采样后的数据进行卷积操作。局部卷积核：针对点云数据的局部性特点，Spider CNN 引入了局部卷积核，通过在每个节点的局部邻域内进行卷积操作来提取特征。Spider CNN 是一种用于点云数据处理的 卷积神经网络 ，它主要针对点云数据的 稀疏 性、旋转不变性和局部性等特点，采用了一种基于 八叉树 的点云结构，以及新的局部卷积核和迭代采样策略。 由于点云学习在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域的广泛应用，点云学习最近引起了越来越多的关注。作为 人工智能 中的一项主要技术， 深度学习 已经成功地用于解决各种2D视觉问题。然而，由于使用深度 神经网络 处理点云所面临的独特挑战，点云的 深度学习 仍处于起步阶段。最近，点云上的 深度学习 变得更加繁荣，有许多方法被提出来解决这一领域的不同问题。为了促进未来的研究，本文全面回顾了点云 深度学习 方法的最新进展。它包括三个主要任务，包括3D 形状 分类、3D目标检测和跟踪以及3D点云分割。 点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！多层感知器(MLP)可以通过将3D坐标映射到相应的有符号距离场(SDF)来表达3D 形状 。在本文中，我们提出了一种新的位置编码方案，... 以 八叉树 叶子节点中的平均法向量为输入，执行3D CNN 操作 设计了一种新的 八叉树 数据结构 通过限制在 八叉树 子节点上的计算，O- CNN 的内存消耗和计算复杂度随着 八叉树 深度的增加呈二次增长，使得3D CNN 能够处理更高分辨率的3D 模型 代码详见：https://github.com/Microsoft/O- CNN 使用 八叉树 进行空间划分和搜索操作 八叉树 是用于管理 稀疏 3-D数据的基于树的数据结构。 每个内部节点都有八个子节点。 在本教程中，我们将学习如何使用 八叉树 在点云数据中进行空间分区和邻域搜索。 特别地，我们说明如何执行“体素内近邻搜索（Neighbors within Voxel Search）”，“ K最近邻搜索（K Neares. http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/6269060四叉树或四元树也被称为Q树（Q-Tree）。四叉树广泛应用于图像处理、空间数据索引、2D中的快速碰撞检测、存储 稀疏 数据等，而 八叉树 （Octree）主要应用于3D图形处理。实际的数据结构，就是一个树根不断地往下扩，每次分成八个枝，直到叶子为止。 叶子节点代表了分辨率最高的情况。例如分辨率设成0. http://www.michaelfirman.co.uk/RGBDdatasets/ modelnet.cs.princeton.edu/# https://blog.csdn.net/tjm059/article/details/82771255 https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/83269939 欢迎使用Markdown编辑器... 维基释义： 八叉树 （Octree）是一种用于描述 三维 空间的树状数据结构。 八叉树 的每个节点表示一个正方体的体积元素，每个节点有八个子节点，这八个子节点所表示的体积元素加在一起就等于父节点的体积。一般中心点作为节点的分叉中心。百度百科释义： 八叉树 （Octree）的定义是：若不为空树的话，树中任一节点的子节点恰好只会有八个，或零个，也就是子节点不会有0与8以外的数目。那么，这要用来做什么？想象一个立方体， （一）基本原理    用 八叉树 来表示 三维 形体，并研究在这种表示下的各种操作及应用是在进入80年代后才比较全面地开展起来的。这种方法，既可以看成是四叉树方法在 三维 空间的推广，也可以认为是用 三维 体素阵列表示形体方法的一种改进。 八叉树 的逻辑结构如下：    假设要表示的形体V可以放在一个充分大的正方体C内，C的边长为2 n，形体V C，它的 八叉树 可以用以下的递归方法来定义： 八叉树 的每个节点与C的一个子立方体对应，树根与C本身相对应，如果V＝C，那么V的 八叉树 仅有树根，如果V≠C，则将C等分为八个子 点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！12月16日 19:30~20:30AI TIME特别邀请中山大学软件工程学院博士生、微软亚洲研究院高级研究员，开启IJCAI第三... 转载自：http://www.guokr.com/post/342476/         比如说你的老板命令你干活，你却到楼下打台球去了，后来被老板发现，他非常气愤，扇了你一巴掌（注意，这就是输入信号，脉冲），于是你的脸上会渐渐地（贱贱地）鼓起来一个包，你的脸就是一个系统，而鼓起来的包就是你的脸对巴掌的响应，好，这样就和信号系统建立起来意义对应的联系。下面还需要一些假设来保证论证的严谨：假 PCL中 八叉树 （octree）的原理及应用案例一、什么是 八叉树 ocTree？1. 八叉树 原理二、 八叉树 应用案例1.点云压缩2.用 八叉树 进行空间划分和搜索操作3.无序点云数据的空间变化检测 一、什么是 八叉树 ocTree？ 1. 八叉树 原理   上世纪80年代， 八叉树 结构被提出来，用来表示空间中的区域划分，简单来说，空间可以被分为8个象限，想象一下假设空间中存在一个笛卡尔坐标系，则该坐标系将空间分为了8个象限，每个象限又可以按照这种方式再建立一个笛卡尔坐标系，再划分为8个象限，以此类推，空间中任何一块区域都可以被n