我们通过在N_{l-1}个点的坐标上插值N_l个点的特征值f实现特征传播。在插值的众多选择中,我们基于k个最近邻使用反向距离的加权平均(见等式2,默认值p=2,k=3)。在N_{l-1}个点上的插值特征与集合抽象层次中跳跃连接的点特征拼接在一起。然后,拼接的特征通过“单位PointNet”进行传递,这类似于CNN中的一个接...
(2)将插值特征与SA阶段的特征(两者具有相同数量的特征点)通过skip-link的结构连接后进行特征堆叠。 (3)堆叠的特征被输入到一个叫做“unit pointnet”网络(类似于 1\times1 CNNs)中实现特征的进一步提取。 (4)执行上述步骤(1)(2)(3)若干次(代码中给了3次)。 (5)利用1\times1卷积+BN+ReLU输出分割预测结果...
集合抽象层对原始点采样,得到的点特征数量少于原始点。然而,在分割任务中,我们需要获取与原始点相同数量的点特征。一种实现方案是在所有集合抽象级中以原始点作为质心进行采样,但这会导致较高的计算成本。另一种方案是将采样点特征传播回原始点。 PointNet++采用基于距离的插值和跨级别跳跃连接的分层特征传播(feature ...
在分割任务中,PointNet++需要为每个点预测一个标签。为了实现这个目标,PointNet++在提取全局特征的基础上,还需要恢复原有的点云数量。为此,PointNet++采用了插值+concat+PointNet的结构进行上采样操作。这个结构首先对点云数据进行插值操作,以恢复原有的点云数量。然后,将插值后的点云数据与原始的点云数据进行拼接(conca...
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),不断迭代。对于分类问题,直接用PointNet提取全局特征,采用全连接得到每个类别评分。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 。4、模型效果 ...
本文深入探讨了PointNet++，作为PointNet的改进版本，其论文主页可参考链接。对比两者网络结构，主要区别在于PointNet++的引入了set abstraction（SA）块，以及分割网络中的上采样的插值操作(interpolate)。SA块由sampling layer、grouping layer和pointnet layer构成，接下来我们将分部分进行详细介绍。在PointNet++的...
一种自然解决方案是在特征提取之前将所有输入集对齐到规范空间。Jaderberg等人[9]引入了空间transformer的概念,通过采样和插值来对齐二维图像,由一个专门的层在GPU上实现。 与[9]相比,我们的点云输入形式使我们能够以更简单的方式实现这一目标。我们不需要创造任何新的层,也没有像图像中那样引入别名。我们通过小型网络...
2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。 3.考虑把点存到.txt文件中,用cloudcompare可视化一下。 2--地板 3--椅子 8--沙发 20--靠枕 单独存入训练数据到txt文件 : TRAIN_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH,npoint...
例如,在分类任务中,可以接一个PointNet(MLP)+max pooling + 2层full connection layers + softmax的结构来提取全局特征;在分割任务中,则可以使用插值+concat+Pointnet来上采样点云数量并提取点云特征。这些扩展结构使得PointNet++能够适用于不同的应用场景。 总的来说,PointNet++是一种高效且鲁棒的点云处理模型,它...
我们通过在坐标处插值点的特征值来实现特征传播−1分。在众多插值选择中,我们使用基于k-最近邻域的逆距离加权平均(如等式2所示,默认情况下,我们使用p=2,k=3)。Ni上的插值特征然后将点与集合抽象级别中的跳过链接点要素连接起来。然后将连接的特征通过一个“单位点网”,这类似于CNN中的逐点卷积。应用几个共享...