pointnet++是为了解决pointnet没法提取局部特征的问题,引入了FPS来得到N个采样点,并通过group的方式类似CNN一样提取局部特征。2. MSG三个不同半径得到的feature是通过concat串联得到一个的,不需要做AVG pooling。 2021-12-30 回复2 allen 个人理解哈N'个vector会继续进行FPS和Pointnet, 重复若干次,最后一次...
虽然PointNet++在点云处理上取得了显著成果,但它仍然依赖于多层感知机进行特征提取。为了将卷积神经网络(CNN)这一强大的图像处理工具应用到点云处理中,研究人员提出了PointCNN。PointCNN通过设计一种新型的卷积操作——X-Conv,使得CNN能够直接处理点云数据。X-Conv通过对点云数据进行重排,使其满足CNN的输入要求,从而实现...
这里同样可以类比CNN来理解，在CNN中，卷积块作为基本的特征提取器，对应的区域都是（n, n）的像素区域。而在3D点集当中，同样需要找到结构相同的子区域，和对应的区域特征提取器。在本文中，作者使用了PointNet作为特征提取器，另外一个问题就是如何来划分点集从而产生结构相同的区域。作者使用邻域球来定义...
随着深度学习领域中各类算法的迅速发展,卷积神经网络(CNN)被广泛应用在了分类任务上,输出的结果是整个图像的类标签。在生物医学领域,医生需要对病人的病灶区域进行病理分析,这时需要一种更先进的网络模型,即能通过少量的图片训练集,就能实现对像素点类别的预测,并且可以对像素点进行着色绘图,形成更复杂、严谨的判断。于...
与随机抽样相比,在质心数相同的情况下,FPS对整个点集具有更好的覆盖率。另外,与CNN不同,这种采样策略使得PointNet++的感受野与数据相关。 (2)分组层(Grouping layer):分组层通过在质心周围找到“相邻”点来构造局部区域集。 该层的输入是一个大小为 的点集和一组大小为 ...
随着深度学习技术的快速发展,卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域取得了显著的成果。然而,传统的CNN主要处理的是规则的网格数据,如图像或视频帧,对于非结构化的点集数据,如三维点云,处理起来就相对困难。PointNet++作为一种针对点集数据的深度学习网络,通过深度层次特征学习,为这类数据的处理提供了新的解决方案。 PointNet...
PointNet中常用的有两种操作:1x1 convolution 和Max-pooling,然而只有这两种操作实际上对3D识别来讲是远远不够的。PointNet提取特征的方式是对所有点云数据提取了一个全局的特征,显然,这和目前流行的CNN逐层提取局部特征的方式不一样。 受到CNN的启发,紧接着同一批作者发表了PointNet++,就更接近了传统的CNN,相较于...
【CNN卷积神经网络】浙大大佬2小时带你从0开始搭建CNN识别模块,猫狗识别+鸢尾花分类+视频分析与动作识别实战项目一次性全讲透!深度学习/毕设/课设 1934 4 12:04:26 App 全网讲解最全面!一百集从零到一教学【3D点云】+【三维重建】入门及实战,自动驾驶风口掌握这一算法绝对保值! 2819 8 58:38:52 App 【机器...
迪哥带你学习【3D点云】pointnet算法解读和应用领域分析,究极简单! 人工智能/计算机视觉/3D点云pointnet/目标检测/ 被扎的小草莓 58 33 【通俗易懂】一小时搞定!3D点云算法教程,Pointnet算法解读与应用领域分析 清华大佬给我整明白了! AI铁头娃 228 5 阿里AI高工强推!【3D点云】唐宇迪详细讲解点云数据概述及...
在卷积神经网络中,3D CNN和2D CNN很像,也可以通过多级学习不断进行提取,同时也具有着卷积的平移不变性。 而在PointNet中,网络对每一个点做低维到高维的映射进行特征学习,然后把所有点映射到高维的特征通过最大池化最终表示全局特征。从本质上来说,要么对一个点做操作,要么对所有点做操作,实际上没有局部的概念(...