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...
在第二节中,我们提供了主要论文中用于实验的特定网络架构,并且还描述了数据准备和训练的细节。在Sec C中,我们展示了更多的实验结果,包括部分分割和邻域查询分析的基准性能,对采样随机性和时空复杂度的敏感性。 B 实验中的细节 「架构协议」 我们使用以下符号来描述我们的网络架构。SA(K,r,[l1,…,ld])是具...
bytes_num = (conv_num+fc_num)*4=5,876,128bytes(即5.8MB,不到论文说的8.7MB) 这里需要注意一点,计算conv_num的公式里,用红字标出来的‘+3’,这是代码里提到的,pointnet_sa_module首先进行sample_and_group运算,来看代码做了什么: 代码语言:javascript 复制 sample_and_group(npoint,radius,nsample,xyz,p...
(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...
l2_xyz, l2_points, l2_indices= pointnet_sa_module(l1_xyz, l1_points, npoint=256, radius=0.2, nsample=32, mlp=[64,64,128], mlp2=None, group_all=False, is_training=is_training, bn_decay=bn_decay, scope='layer2')#bl3_xyz, l3_points, l3_indices= pointnet_sa_module(l2_xyz, l2...
2.显示图片的代码,把下面的代码随便放到一个aspx页面的pageload事件中 1 voidGetImageSrcFromDB() 2 { 3 stringstrImageID=Request.QueryString["id"]; 4 SqlConnection myConnection=newSqlConnection("Data Source=.;Initial Catalog=mxh;User Id=sa;Password=sa;"); ...
采样层:从输入点中选择点集,点集中的点定义了局部区域的质心。 分组层:通过寻找质心周围的“邻域”点构建局部区域集。 PointNet层:使用一个微型PointNet编码局部区域模式为特征向量。 集合抽象层次以N\times(d+C)的矩阵作为输入,该矩阵是具有d维坐标的N个点和C维的点特征组成。它的输出是N'\times(d+C')矩阵,...
.UserID= "sa" .Password="" End With table.applyLogonInfo(logonInfo) next table Crviewer.reportsource= reportDoc 2、如果是多个相关的表作为报表的数据源,最好使用存储过程或者查询作为数据源。 3、将“数据库连接信息”存放在 web.config 配置文件,易维护。
l2_xyz, l2_points, l2_indices= pointnet_sa_module(l1_xyz, l1_points, npoint=256, radius=0.2, nsample=32, mlp=[64,64,128], mlp2=None, group_all=False, is_training=is_training, bn_decay=bn_decay, scope='layer2')#bl3_xyz, l3_points, l3_indices= pointnet_sa_module(l2_xyz, l2...