从论文中的这幅分类实验结果图可以看出来,多尺度(MSG,MRG)和单一尺度相比(SSG)对分类的准确率没有什么提升,有一个好处是如果点云很稀疏的话,使用MSG可以保持很好的robustness。对于robustness效果random input dropout(DP)其实贡献更大。 从论文中的分割实验结果看,使用(MSG+DP)之后的确是比SSG结果提升了,在非均匀...
首先要说清楚,PointNet所作的事情就是对点云做特征学习,并将学习到的特征去做不同的应用:分类(shape-wise feature)、分割(point-wise feature)等。 PointNet之所以影响力巨大,就是因为它为点云处理提供了一个简单、高效、强大的特征提取器(encoder),几乎可以应用到点云处理的各个应用中,其地位类似于图像领域的AlexN...
其先进行一次PointNet特征提取,然后将获得的全局特征拼接到原有的特征上,在进行一次PointNet特征提取,最后获得一个新的全局特征,这样的取样方式会获得兼具局部和全局的特征,PointNet++也是用了类似的思想进行特征提取。 总结 PointNet的创新点如下: 直接用点数据进行操作,不损失精度 对无序数据的效果比较好 证明了PointNet...
PointNet系列 1 简介 此系列论⽂⾸先提出了⼀种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet，并验证了它能够⽤于点云数据的多种认知任务，如分类、语义分割和⽬标识别。不同于图像数据在计算机中的表⽰通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由⽆序的数据点构成⼀个集合来表⽰。因此，在使⽤...
图1 PointNet的应用02创新点该论文设计提出了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构——PointNet，它提供了一种统一且高效的方式来推理处理点云或网格等三维几何数据。PointNet能够处理从物体分类、部件分割到场景语义解析等各种应用。在经验上，它显示出与当今最先进方法相媲美甚至更好的性能。理论分析也揭示了...
本文主要对PointNet(之前有解读论文[1])的代码进行了分析和解读,有助于进一步理解其思想。可以发现,PointNet的结构并不复杂,比起CNN还要简单一些。理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用,本文对该部分进行了详细的说明。另外,可以看到,PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息,所有的卷积操作都是针对单个...
PointNet提供了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构,避免了将点云转换为规则的三维体素网格或图像集合的需要,并在各种应用中实现了高效和有效的性能。 图1 PointNet的应用 02 创新点 该论文设计提出了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构——PointNet,它提供了一种统一且高效的方式来推理处理点云...
1.原论文实现代码https://github.com/charlesq34/pointnet2.基于pytorch实现:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorchhttps://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch放上自己在谷歌的Colab上的gpu实现:在Colab上实现分类和Part_seg,选择GPU版本的Notebook,挂载好自己的谷歌云盘(方便保存和加载训练数据),...
2. 论文信息 标题：UniSeg: A Unified Multi-Modal LiDAR Segmentation Network and the OpenPCSeg Code...
论文：RangeNet++: Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation GitHub：GitHub - PRBonn/lidar-bonnet...