1、 点序不同排列(无序性)结果应该一致 2、旋转后分类结果一致 二、网络结构 分类网络 分割网络 三、实验结果 分类 部件分割 场景语义解析 四、其他细节: Shared MLP 鲁棒性好 可视化 参考链接 常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。
图1:从结构传感器捕获的扫描可视化(左:RGB;右:点云 我们论文的一个重要贡献是PointNet++在多个尺度上利用邻域来实现鲁棒性和细节捕捉。在训练期间,在随机输入dropout的辅助下,该网络学会了自适应加权在不同尺度上检测到的模式,并根据输入数据结合多尺度特征。实验表明,我们的PointNet++能够高效、稳定地处理点集。特别是...
Alert⚠️ 如果模型没有经过完全训练,它可能无法保证排列的不变性。 3、可视化 T-Net 的输入和输出 T-Net 在特征提取之前将所有输入集对齐到规范空间。 它是如何做到的? 它预测将应用于输入点 (x, y, z) 坐标的 3x3 仿射变换矩阵。 这个想法可以进一步扩展到特征空间的对齐。 在PointNet架构图中可以看到,...
[int(i*DEVICE_BATCH_SIZE)], [int(DEVICE_BATCH_SIZE)]) 到这里我碰到所有的问题已经解决,可以正常运行,下面是运行的结果。 运行结果 1.运行下面命令,在tensorboard中可视化。 tensorboard --logdir=log 2.CPU的使用情况 3. GPU的使用情况 4.使用 utils 文件夹下的 show3d_balls.py 文件可视化出来的结果。
通过可视化分割结果,我们可以看到PointNet能够较准确地识别出物体的各个部分。然而,在物体边缘和细节处,PointNet的分割效果略显粗糙。这可能与PointNet采用的简单对称函数有关,导致部分细节信息在特征聚合过程中丢失。 场景理解任务 在ScanNet数据集上的场景理解任务中,PointNet展示了对室内场景的强大表征能力。它能够较准确...
作者对定理二给出了可视化展示,如下图所示: 4.4 复杂度分析 作者和其它 3D 神经网络模型进行了复杂度对比, 如下图所示: 5. 结论 作者提出了一种能够直接处理点云数据神经网络 PointNet,其在 3D High Level 任务上都取得不错的结果。同时,作者对 PointNet 的设计给出了理论和实验上的分析。
进结果。 我们既提供了理论分析,也提供了对我们对实验评估的方法。我们显示我们的网络可以近似任何连续的设置功能。更有意思的是,事实证明,我们的网络学习通过一组稀疏的关键点来总结一个输入点云,这些关键点根据可视化大致对应于对象的骨架。理论分析提供了一个理解为什么我们的 PointNet 对输入点的小扰动以及通过点插...
可视化分析:通过可视化分析来理解网络的输出,例如观察网络在分类任务中正确分类的点云样本,或者在分割任务中生成的语义分割结果。7. 点云重建实验:在ShapeNet数据集上进行实验,比较PointNet和其他几种网络架构的重建性能。 图3 PointNet鲁棒性测试 图3显示了4DMatch和4DLoMatch基准测试的直方图,其中重叠比例阈值设置为45...
Traversable:包括道路、停车场、人行道等。 Not-Traversable:包括汽车、卡车、栅栏、树木、人和各种物体。 Unknown:保留给异常值。 重新映射过程涉及使用键值字典将原始标签转换为它们的简化对应物。为了可视化彩色点云,我们使用了Open3D Python包。左侧图展示了Semantic-Kitti的原始颜色方案,而右侧展示了重新映射的颜色方案...