近日,飞桨平台火力全开,重磅推出了两款强大的3D模型:PointNet++和PointRCNN,为开发者提供了更加便捷、高效的工具。 一、PointNet++:开启3D点云处理新篇章 PointNet++是PointNet的升级版,由斯坦福大学的研究团队开发。与PointNet相比,PointNet++通过引入分层的特征学习结构,实现了对点云数据的更高效处理。它采用自底向上...
第三章:PointNet++算法解读 6-PointNet升级版算法要解决的问题.mp4是人工智能热门就业方向无人驾驶核心技术-三维重建&PointNet3D点云基础算法及代码实战,学完给自己简历润个色!的第12集视频,该合集共计86集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
被GraspNet 和 Pointnet2_PyTorch 1.7.1 版本限制的朋友们有福了!我们在升级到 PyTorch 1.13.1 的过程中克服了无数的坑,这个版本整合了所有必要的修复和改进,确保你可以丝滑地完成升级,即插即用。 主要贡献 我们的主要贡献是将 GraspNet 和 Pointnet2_PyTorch 升级到了最新的 PyTorch 版本(v1.13.1)。目前,还没...
简介:PointNet作为深度学习领域的一大突破,不仅为三维点云数据处理提供了强大的技术支持,更在无形中激发了科技与创新思维的碰撞。本文将深入解读PointNet的技术原理,同时探讨其如何成为创意的源泉,助力各行各业实现数字化转型与升级。 在科技飞速发展的今天,深度学习已经渗透到我们生活的方方面面。其中,PointNet作为一项革命...
第3章:PointNet++算法解读:6-PointNet升级版算法要解决的问题 08:03 7-最远点采样方法 07:01 8-分组Group方法原理解读 11:17 9-整体流程概述分析 06:05 10-分类与分割问题解决方案 07:14 11-遇到的问题及改进方法分析 04:53 第4章:Pointnet++项目实战:1-项目文件概述 05:03 2-数据读取模块配...
值得注意的是,输入pointnet的坐标需要进行一个处理。就是将每个点的坐标减去中心点坐标。其实这个也很好理解,我们使用pointnet来提取的是这个patch的特征,坐标剪完就是个相对坐标(相对于一个patch中心点的 坐标)。如果不减的话,你的坐标属于整个点云空间,那你提取的信息到底是想关于这个patch还是关于整个数据?
或者,您可以参考如何读取原始数据文件并从中准备小批量。更高级的方法是使用 TensorFlow 的数据集 API,您可以在此处找到更多文档。modelnet_dataset.py 升级 增加了分组采样(Sam⁃ pling & Grouping)的操作,使得 PointNet++ 算法 相对 PointNet 算法具备更好的点云局部特征提取 能力...
PointNet架构PointNet主要架构如下图所示:主要包含了点云对齐/转换、mpl学习、最大池化得到全局特征三个主要的部分。-T-Net用于将不同旋转平移的原始点云和点云特征进行规范化;mpl是多层感知机,n个共享的mpl用于处理n个点/特征;max ...
PointNet++算法解读6-PointNet升级版算法要解决的问题.mp4 08:03 7-最远点采样方法.mp4 07:01 8-分组Group方法原理解读.mp4 11:17 9-整体流程概述分析.mp4 06:05 10-分类与分割问题解决方案.mp4 07:14 11-遇到的问题及改进方法分析.mp4 04:53 Pointnet++项目实战1-项目文件概述.mp4 05:03 2-...