[2]则在此之上,更进一步地加强了对局部特征的提取能力.论文结合深度学习中的优化思想,对PointNet++结构进行改进,加入自顶向下的网络分支,经过处理后将原网络每一层的中间特征都输入到最终分类网络,更进一步地强化特征提取的能力.该网络易于理解且高效,在ModelNet40数据集上测试,整体分类准确率有明显提升,证明了其优化...
基于改进PointNet++网络的三维手势建模.docx,基于改进PointNet++网络的三维手势建模 基于改进PointNet++网络的三维手势建模 摘要:本文提出了一种基于改进PointNet++网络的三维手势建模方法。传统的手势建模方法主要面向二维图像,缺乏对三维空间信息的处理。因此,我们考虑
论文密级保密时限硕硕士士学学位位论论文基于改进PointNet++网络的三维手势建模学生姓名李嘉伟学号0193110108学科专业学位计算机科学与技术研究方向计算机应用技术导师童立靖011年年111月月88日
PointNet++ 作为 PointNet 的改进版本,引入了多层次特征提取结构,有效提升了局部特征的提取能力,同时保留了全局特征的获取,使得模型能够更好地分析和处理复杂场景。F-PointNet 则是将 PointNet 或 PointNet++ 应用于3D目标检测,通过先基于2D RGB图像进行目标检测,再使用点云数据构建3D视锥,进行点云实...
出一种基于改进P ointNet网络的三维手姿估计方法。该方法首先采用边界框定位网络预测三维边界框,从而准确裁剪手部区域。然后将手部深度图像表示为点云,模拟手部可见表面,有效地利用深度图像中的三维信息。最后将手部点云数据输入改进的PointNet网络,准确地进行三维手姿估计。改进的PointNet...
摘要 针对点云语义分割过程中存在的大量点云数据的相邻关系丢失以及无法捕获部分点云特征的关键信息等问题,提出了一种基于改进PointNet++的室内点云语义分割模型。首先利用中垂线通道采样获取到更具代表性的采样点,从而提高采样结...展开更多 In response to the prevalent issues encountered in the process of ...
1)改进特征提取方法:pointnet++使用了分层抽取特征的思想,把每一次叫做set abstraction。分为三部分:采样层、分组层、特征提取层。首先来看采样层,为了从稠密的点云中抽取出一些相对较为重要的中心点,采用FPS(farthest point sampling)最远点采样法,这些点并不一定具有语义信息。当然也可以随机采样;然后是分组层,在上...
PointNet++较PointNet的主要改进是引入了局部特征的思想: 将整个大点云P分成有overlap的小点云,分别利用PointNet对小点云进行特征提取。Sample(采样的目的)就是选出上述小点云的代表点(中心点),这里实现的方式采用的FPS(fathest point sampling): 有两个集合A = {}, B = P 随机选择B中一个点x加入A, 并从...
研究提出了DST-Pointnet++对其进行改进,通过核密度估计和非线性变换从点云中提取出逆密度因子,将其与原点云特征进行加权,得到了具有密度信息的点云特征,提高了边缘点对局部特征的贡献,改善了因点云分布不均造成的问题。经过在公开数据集上测试对比,结果表明DST-Pointnet++具有更好的准确率和鲁棒性。 【总页数】5页...
为解决在无约束,部分遮挡的场景下对部分遮挡的物体生成可靠抓取姿态的问题,基于PointNet++网络改进了一种抓取姿态估计算法,该算法可直接从目标点云中生成二指夹具的抓取姿态.由于该算法降低了抓取姿态的维度,将抓取的7自由度问题转变成4自由度问题处理,从而简化学习的过程加快了学习速度.实验结果表明:该算法在无约束,部...