今天就基于3D点云数据的分类以及分割模型 : PointNet与PointNet++做一个简单的解析,解析部分将结合论文与代码,加上一些我个人微不足道(也不一定对)的见解在里面。 在此之前我并未接触过基于3D点云数据的深度学习模型,同时也是一个刚开始学SLAM的小白,但在深度学习领域我已经摸爬滚打了一段时间了,算是一个合格...
对于分割问题，将高维的点反距离插值得到与低维相同的点数，再特征融合，再使用PointNet提取特征 。比较Po...
前言:,本公众号将持续点云深度学习最近的相关文章,这个系列从CVPR2017的PointNet开始,主要总结顶会的相关文章,不会全文翻译,只总结重要的点。
MSG和MRG都旨在从不同的尺度或分辨率中提取信息,以更好地理解和处理点云数据。 三、实践应用与经验分享 在实际应用中,PointNet和PointNet++已被广泛用于各种3D点云处理任务,如物体分类、场景分割等。然而,我们也需要注意到,这两个模型并非万能。例如,PointNet在处理复杂场景时可能无法捕捉到足够的局部信息,而PointNet++...
本文深入探讨了PointNet和PointNet++两种深度学习模型在点云数据处理中的应用。PointNet解决了点云数据的无序性和置换不变性问题,而PointNet++则通过引入沙漏形式的层级聚合网络和特征空间的上下文信息,进一步提升了处理性能。本文将通过实例和生动的语言,帮助读者理解这
PointNet++ 在不同尺度提取局部特征,通过多层网络结构得到深层特征。PointNet++按照任务也分为 classification (分类网络)和 segmentation (分割网络)两种,输入和输出分别与PointNet中的两个网络一致。 PointNet++会先对点云进行采样(sampling)和划分区域(grouping),在各个小区域内用基础的PointNet网络进行特征提取(MSG、MRG...
PointNet++按照任务也分为classification (C网络)和 segmentation (S网络)两种,输入和输出分别与PointNet中的两个网络一致。首先,比较PointNet++两个任务网络的区别:在得到最高层的 feature 之后,C网络使用了一个小型的 PointNet + FCN 网络提取得到最后的分类 score;S网络通过 skip link connection 操作不断与底层 ...
PointNet++按照任务也分为classification (C网络)和 segmentation (S网络)两种,输入和输出分别与PointNet中的两个网络一致。首先,比较PointNet++两个任务网络的区别:在得到最高层的 feature 之后,C网络使用了一个小型的 PointNet + FCN 网络提取得到最后的分类 score;S网络通过 skip link connection 操作不断与底层 ...
总结，PointNet和PointNet++在点云处理中各有优势。PointNet通过置换不变性和旋转不变性处理策略，实现对点云数据的有效学习。PointNet++进一步通过多层次特征学习和关键点选择，提高对点与点关系的捕捉能力。两者的架构和策略设计旨在优化点云数据处理效率和精度，满足不同应用需求。
在 PointNet 中，其核心思路包括对齐输入点云、特征提取、最大池化等步骤，以提取全局特征用于分类任务，或是将全局特征与局部特征结合用于分割任务。PointNet 通过 T-Net 网络学习转换矩阵，实现对齐，保证模型对空间变换的不变性。而 PointNet++ 则通过多层次结构，有效提取局部特征和全局特征，增强模型的...