PointNet 为后续的点云深度学习模型(如 PointNet++、DGCNN 等)奠定了基础。 可以与其他模型和方法结合,提升性能。 缺点 无法有效捕获局部特征 PointNet 对每个点独立处理,缺乏对点与点之间局部关系的建模。 对于需要细粒度特征的任务,可能性能不足。 对点云密度变化敏感 在点云密度不均匀的情况下,模型可能无法正确捕...
受DGCNN和Inception模型的启发，Hassani等人[89]提出了针对点云数据的无监督多任务自编码器，其中编码器基...
同时,许多研究者也基于PointNet提出了许多改进和拓展模型,如PointNet++、DGCNN、KPConv等,这些模型在性能上都有了显著的提升。 PointNet++是对PointNet的一种重要改进,它通过引入层次化的特征提取策略,使得模型能够捕获到更丰富的局部和全局信息。DGCNN则通过引入动态图卷积的思想,使得模型能够更好地处理点云数据中的复杂...
例如,PointNet++通过引入层次化的结构,提高了模型对局部特征的捕捉能力;而DGCNN则通过构建动态图卷积网络,进一步增强了模型的表达能力。 在入门PointNet后,你可以根据自己的兴趣和需求,选择性地探索这些变种与改进方案。通过对比学习,你能够更全面地了解PointNet的优缺点,并为自己未来的研究工作奠定坚实基础。 五、总结与...
为了更全面地评估PointNet的性能,我们将其与其他先进的点云处理网络进行了对比,如PointNet++、DGCNN等。在相同的数据集和实验条件下,PointNet在准确率和计算效率方面均表现出竞争力。尤其是在处理大规模点云数据时,其高效性更为显著。 然而,PointNet也存在一定的局限性。例如,在处理复杂场景中的点云数据时,其性能可能...
S3DIS区域5和S3DIS的mIOU分别提高了11.7和13.6个绝对百分点(如图1所示)。我们的观察结果表明,经典PointNet++和SOTA之间的性能差距很大一部分是由于训练策略。 推广到其他网络。尽管针对PointNet++[30]提出了训练策略,但我们发现它们可以应用于其他方法,如PointNet[29]、DGCNN[46]和PointMLP[28],并提高了它们的性能。
BiPointNet 的性能表现甚至可以媲美全精度的网络 (准确率相差在 1-2% 以内),它可以被轻易地扩展到其他主流的点云特征提取器上,比如 PointNet++, PointCNN, DGCNN, 和PointConv。BiPointNet 在多种任务上(例如分类、零件分割、语义分割)相较于基线算法都可以取得明显的性能提升。此外,我们在真实设备上对 BiPointNet ...
BiPointNet 的性能表现甚至可以媲美全精度的网络 (准确率相差在 1-2% 以内),它可以被轻易地扩展到其他主流的点云特征提取器上,比如 PointNet++, PointCNN, DGCNN, 和PointConv。BiPointNet 在多种任务上(例如分类、零件分割、语义分割)相较于基线算法都可以取得明显的性能提升。此外,我们在真实设备上对 BiPointNet ...
表六ShapeNetPart 分割数据集上按顺序应用训练和缩放策略的叠加实验。 此外,如表七所示,我们还将训练策略运用到了不同的神经网络上,对训练策略的可泛化性进行了实验。我们发现了改进训练策略的可泛化性。我们的训练策略可以被用在其他算法,例如PointNet[1],DGCNN[9],以及PointMLP[17]上,并显著提升他们在ScanObject...
以前很少有关于点云数据的深度学习算法研究。PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入到PointNet中,嵌入的处理输入的点云序列。通过使用空间距离,我们的网络能够通过不断增加的上下文范围来学习本地特性。进一...