Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，但局部特征提取能力较差，这使得它很难对复杂场景进行分析。
PointNet++ 是用于点云理解的最有影响力的神经架构之一。尽管 PointNet++ 的准确性已被 PointMLP 和 Point Transformer 等最近的网络在很大程度上超越,但我们发现很大一部分性能提升是由于改进了训练策略,即数据增强和优化技术,以及增加了模型大小而不是架构创新。因此,PointNet++ 的全部潜力还有待探索。 在这项工作中...
基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构
PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入到PointNet中,嵌入的处理输入的点云序列。通过使用空间距离,我们的网络能够通过不断增加的上下文范围来学习本地特性。进一步的研究表明,点云通常会被采样为多种不同...
摘要:在无序工件抓取场景中,待抓取的工件处于散乱、堆叠的状态,抓取难度较大,传统配准算法精度不高。针对工件存在堆叠和点云数据含有噪声的场景下,无序工件点云配准的准确性不高的问题,研究提出基于PointNet改进的三维点云配准算法对无序工件进...
本发明公开了一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法,属于钢材点云分类技术领域。本发明提出了逆残差多层感知机结构,与多层感知机结构相比,加强了模型内部的信息传递和特征保持能力,显著提升了PointNet++网络在识别复杂钢材点云结构方面的性能;引入了分组向量注意力机制模块,在原本的特征提取基础上,进一步提高了对...
pointnet 可以任意的逼近在集合上的对称函数,只要是对称函数是在hausdorff空间是连续的,那么就可以通过任意的增加神经网络的宽度深度,来逼近这个函数 上面解释了如果通过对称函数,来让点云输入顺序的不变 2、如何来应对输入点云的几何(视角)变换,比如一辆车在不同的角度点云的xyz都是不同的 但代表的都是扯,我们希望...
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...
一种基于改进pointnet神经网络的点云目标分类方法技术领域本发明涉及点云目标识别与分类领域,具体而言涉及了一种基于改进pointnet神经网络的点云目标分类方法。背景技术近年来,基于图像进行目标识别与分类的方法趋于成熟,但图像易受光照影响,识别结果会因光照条件的变化发生较大波动,点云不受光照的影响具有较强的鲁棒性,但...