PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本,其核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。 F-PointNet将PointNet的应用拓展到了3D目标检测上,可以使用PointNet或PointNet++进行点云处理。它在进行点云处理之前,先使用图像信息得到一些先验搜索范围,这样既能提高效率,又能增加准确率...
PointNet 是由 Charles R. Qi 等人在《PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》中提出，其主要特点是可以直接处理点云数据，通过学习每个点的空间编码，进而得到全局点云特征，适用于点云分类和分割任务。然而，PointNet 在提取局部特征的能力上有所欠缺，限制了其...
带有点嵌入的PCT是一种提取全局的特征有效网络,但是忽略了全局的领域信息。利用Pointnet++和DGCNN的思想,设计了一种局部邻域聚合策略,以增强PCT的局部特征提取能力。结构如下: 邻域嵌入模块包含了两个LBR层和两个SG层(采样和分组),LBR层作为嵌入的基点,在特征聚集的过程种使用两个SG层来扩大接受域。在采样过程种,SG...
PointNet模型是由Charles R. Qi等人于2017年提出的,它的特点是能够直接处理无序的点云数据。 与传统的基于图像的深度学习模型不同,PointNet模型主要针对的是点云数据。点云数据是由大量的三维点坐标表示的,比如激光雷达扫描得到的数据或者RGB-D相机采集的数据等。相比于图像数据,点云数据的特点是没有固定的拓扑结构...
PointNet 在深度三维点云处理的地位与 2D 领域的 ResNet 相当,是每一个研究三维点云的人都绕不开的经典网络。PointNet 也因此成为自动驾驶领域的核心算法,被广泛引用。 具体来说,在自动驾驶中,环境感知所收集的数据往往是非结构化数据,传统的 2D 网络(如 CNN)无法对其进行很好的点云分类,而苏昊等人从 3D 视角...
基于点的3D目标检测器主要组成部分为:点云采样和特征学习。整体流程示意图和代表性工作见下图和表。 点云采样。PointNet++[208]的FPS在基于点的检测器中被广泛采用,这种检测器从原始点集中依次选择最远处的点。PointRCNN[234]是一项开创性的工作,它采用FPS逐步下采样...
首先,在"Voxelization"模块中,将点云划分为间距均匀的体素网格,生成三维点与体素的多对一映射;然后进入"FeatEncod"模块,将体素网格转换为点云特征图(使用PointNet或PointPillar);一方面,在"view transform"模块中,将特征图投影到BEV上,在BEV空间中结合特征聚...
通过计算节点之间的关系,可以构建图卷积网络进行卷积操作。 4. 常见的点云卷积算法 基于点云表示方法,研究者们提出了许多点云卷积算法。以下是其中几种常见的算法: 4.1 PointNet PointNet是一种基于图结构的点云处理方法,它通过对每个点进行特征提取,并将特征进行最大池化操作得到全局特征。然后,使用全连接层进行分类...
如上图highlight的区域所示,PointNet错误地将一张桌子的左半部分识别为桌子,而将右半部分识别为椅子。造成这样明显不一致结果的原因是什么呢?可以看到,这张桌子在预处理切块(左图)的时候就已经被切分成几个小的点云块,而后再分别不相关地地输入到网络中。也就是说,在点云目标几何结构已经被切块所破坏的前提下,...
本发明公开了一种基于PointNet网络结构大规模点云语义分割算法。1几何均匀分区:2超点嵌入;3上下文分段:4 将超点输入PointNet进行训练。本发明使用SPG算法对PointNet输入的点云做了预处理(几何分区,超点计算),可以将百万级的点云提取为超点图,大大降低了PointNet一次需要处理的点云数量,在实现了接近PointNet网络原有精...