kpconv原理 KPConv的全称是Kernel Point Convolution,即核点卷积,下面用人话来解释一下它的原理: 传统的卷积神经网络(CNN)在处理像图像这样的规则数据时很厉害,因为图像数据是整齐排列的,每个像素都有固定的位置和邻居关系。但在处理一些不规则的数据,比如点云数据时,就遇到了麻烦。点云数据中的点是分散在三维空间中...
KPConv 的灵感来自图像卷积,但不是使用具有固定位置的离散图像核,而是使用一组连续的核点来定义卷积区域。KPConv 可用作深度3D 神经网络架构的基本构建块,该架构可以使用整个点云进行分类和分割任务。 NSDT工具推荐:Three.js AI纹理开发包-YOLO合成数据生成器-GLTF/GLB在线编辑-3D模型格式在线转换-可编程3D场景编辑器...
KPConv-FPN是一个结合了Kernel Point Convolution (KPConv)和Feature Pyramid Network (FPN)的3D点云处理模型。这个模型用于从3D点云中提取并融合多尺度的特征,从而实现对3D场景的深度理解和分析。 Kernel Point Convolution (KPConv): KPConv是一种点云上的卷积操作,它定义了一种新的卷积核,这个卷积核由一系列的点...
该论文提出了一种新的点卷积设计,称为可变形卷积(deformable KPConv)。该设计基于点云数据,通过在点云上定义核点来执行卷积操作。与传统的固定网格卷积相比,KPConv具有更大的灵活性,因为它可以使用任意数量的核点,并且这些点在空间上是连续的,可以通过网络进行学习。此外,KPConv还可以通过学习适应局部几何形状的核点来...
我们还表明,可变形的KPConv对于更少的内核点更健壮,这意味着更强大的描述能力。 最后,KPConv ERF的定性研究表明,可变形内核改善了网络适应场景对象的几何形状的能力。 二、相关工作 在本节中,我们将简要回顾以前分析点云的深度学习方法,特别关注那些更接近于我们定义的点卷积的方法。
关于KPConv的文件读写 Pytorch版本的KPConv例程使用ply格式作为神经网络的输入格式。其它数据格式在输入网络之前都会先转换成ply格式。笔者在阅读KPConv的源代码时,发现ply文件的读写模块中有一个大端(big endian)、小端(little endian)和ASCII的判定。关于大端和小端,简书上有一篇文章介绍得很详细[1]。KPConv作者之所以...
我们提出了核点卷积Kernel Point Convolution(KPConv),这是一种新的点卷积设计,即对点云的操作不需要任何中间表示。KPConv的卷积权重由核点在欧几里得空间中定位,并应用于靠近它们的输入点。其使用任何数量的核点的能力使KPConv比固定网格的卷积更加灵活。此外,这些位置在空间上是连续的,可以由网络学习。因此,KPConv可以...
In the field of deep point cloud understanding, KPConv is a unique architecture that uses kernel points to locate convolutional weights in…
KPConvD (depthwise KPConv), a lighter design that enables the use of deeper architectures, and KPConvX, an innovative design that scales the depthwise convolutional weights of KPConvD with kernel attention values. Using KPConvX with a modern architecture and training strategy, we are able to outpe...
3D Point Cloud ClassificationModelNet40KPConvOverall Accuracy92.9# 77 Compare LIDAR Semantic SegmentationParis-Lille-3DKPConv deformmIOU0.759# 4 Compare Semantic SegmentationS3DISKPConvMean IoU70.6# 22 Compare mAcc79.1# 19 Compare Number of params14.1M# 47 ...