PointNet++ 在不同尺度提取局部特征，通过多层网络结构得到深层特征。PointNet++按照任务也分为 classificatio...
PointNet++按照任务也分为classification (C网络)和 segmentation (S网络)两种,输入和输出分别与PointNet中的两个网络一致。首先,比较PointNet++两个任务网络的区别:在得到最高层的 feature 之后,C网络使用了一个小型的 PointNet + FCN 网络提取得到最后的分类 score;S网络通过 skip link connection 操作不断与底层 lo...
区别1:为分类网络利用的是global feature(batch,1024),分割网络利用的是point features(batch,1088,1024) 区别2:分类网络输出维度:(batch,CLASS);分割网络输出维度:(batch,npoints,CLASS) 参考 [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/264627148 [2]https://zhuanlan.zhihu.com/p/44809266 [3]https://zhuanlan.zhihu...
与CNN区别:在采样密集的地方,采用小的感受野但是大的权重 在稀疏的地方,采用大的感受野和小的权重。即对不同的局部区域,采用不同的处理操作 Solution:Multi-scale Grouping(MSG) 具体操作:对于当前层的Key Point 取不同半径的Query Ball, 得到不同的规模,相同圆心的邻域,分别对这些局部邻域表征,并将所有表征拼接。
在PointNet 的论文中,文中说第一种方法会产生一定的计算强度,第二种方法则不够健壮。因此,在这里将使用最大池和对称函数。而最大池是这里的主要操作。 整个框架如下文所述,你也可以去 GitHub 参见完整的实现过程。 PointNet 的架构中,mlp 代表多层感知器。T-Net 是一个微小的变换网络。
这篇文章和前两篇有比较大的区别,主要原因是用到了视觉识别的结果,这里的frustum就是视椎体的意思。 0. 前言论文链接github链接1. 介绍 主要讲了自己的动机,然后介绍了一下自己的网络,最后… 阅读全文 PointNet系列(2)-PointNet++论文解读 之前在PointNet的文章中Panzerfahrer:PointNet系列(1)-PointNet论文解读说...
那么这些变换的网络如何和pointnet结合起来:得到分类和分割网络 首先输入一个n*3的矩阵,先做一个输入的矩阵变换,T-net 变成一个3*3的矩阵,然后通过mlp把每个点投射到64高维空间,在做一个高维空间的变换,形成一个更加归一化的64维矩阵,继续做MLP将64维映射到1024维,在1024中可以做对称性的操作,就是maxpooling,...
我们利用正交矩阵的一个基本属性，即它们的列和行是正交向量。对于完全正交的矩阵，图 3 中的正则化项将等于 0。在训练期间，我们只需将此项添加到我们的损失中。如果你已经完成了之前关于如何编码PointNet的教程，可能还记得特征转换矩阵 A 由分类头返回。现在让我们编写PointNet损失函数的代码。我们已经...
给出了ScanNet和S3DIS上的结果 5. Conclusion 我们提出了一个新的PointSIFT模块,并在标准数据集上展示了对语义分割任务的显著改进。该模块具有两个...部分比较了S8N和ball query的区别 1. Research Objective 解决点云空间信息及多尺度信息的提取问题 处理稀疏点云的语义分割问题 2. BackGround and...