简介:PointNet作为深度学习领域的一大突破,通过直接处理点云数据,为3D视觉任务带来了革命性的变革。本文将深入浅出地介绍PointNet的原理、应用场景以及如何使用它开启你的智能生活之旅,让你轻松掌握这一前沿技术,享受科技带来的便捷与乐趣。 在人工智能飞速发展的今天,深度学习技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面。其中,P...
最近学习了 PointNet,发现这个系列的网络好多,于是打算写一个系列文章挨个介绍一下主要特点。 挖个坑,不一定填(逃 点云是什么? 点云的概念是从现实中的 3D 扫描技术而来的。 常用的 3D 扫描技术是 LiDAR,这个仪器会从发射端发射一些激光,打到被扫描的物体上,反射后被仪器接受。通过计算发射和接受的时间差,就可...
1. 介绍 已存在的对点云处理的网络模型常将点云投影到二维栅格(Grid)中,例如鸟瞰图前视图,或者将点云体素化(voxelized)后作为网络的输入,体素化是指将空间中的点云划分到空间中的三维立方体中(这里再挖个坑。。。之后会介绍一下voxelnet)。 PointNet直接将纯点云(xyz信息,无intensity)作为输入,输出为整个点云的...
参考自,PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 代码仓库地址为:https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍 这次介绍的是一个比较基础的工作,针对空间点云,进行分类或者语义分割的框架,现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。 该工作的目的就是,输入点云信息,...
2.3 PointNet模型介绍 在点云目标分类任务中,PointNet模型是一种非常重要且具有广泛应用的深度学习模型。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...
介绍 组成 1.PointNet classification network分类网络 part segmentation network 数据集 1.point clouds sampled from 3D shapes 2.ShapeNetPart dataset. 结构 其主要分成以下三部分: 数据处理 model构建 结果选择 数据处理 将点云处理成程序可用的格式,具体实现在provider.py中,主要包含了数据下载、预处理(shuffle->...
PointNet的应用:提出了一种新的深度学习的架构用于处理原始点云,而不用处理体素网格化或渲染后的点云。它是一个完整的体系结构,可以用来学习点云的全局和本地点云特征,给三维识别任务提供了一种简单、有效且高效的方法。 Abstract Point cloud is an important type ofgeometric data structure. Due to its irregula...
1.介绍PointNet++注意力机制 PointNet++是一种对点云进行特征学习的算法,通过层次化地学习局部特征和全局特征,实现了对点云的高效处理。注意力机制是一种让模型自动学会关注重要特征的技术。PointNet++中的注意力机制分为两种:局部注意力机制和全局注意力机制。这两种注意力机制相互补充,使得模型能够更好地捕捉到点云中...
Scannetv2数据集不好下载,要发邮件之类的:数据集介绍https://blog.csdn.net/weixin_40766438/article/details/102969299 训练结果: 评估结果: 分割时:python train.py --model=pointnet2_part_seg 出错: 解决:数据集要是解压后的. 代码分析: modelnet_dataset和modelnet_h5_dataset是对源数据集的处理,获得训练测...