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...
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。 通常,它是卷积、完全连...
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...
【论文笔记】PointNet和PointNet++ 点云数据的表示,要对某些转换具有不变性。如,同时对所有点进行旋转和平移,不应该影响到总体的点云分类和分割结果。 对策:模型需要对刚性变换具有不变性。最自然想到的方法就是在特征提取之前,先将所有的...。 描述:点不是孤立的,每个点与其附近的点形成了有意义的子点集。所以,...
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...
S3DIS数据集 PointNet所用语义分割数据集为S3DIS(Stanford 3D semantic parsing data set),数据集由6个大型室内区域组成,总共包括544个房间,总共超过了2.15亿个点,包括办公区域、教育和展览空间,以及会议室、个人办公室、卫生间、开放空间、大堂、楼梯和走廊。每个点都加上了13个语义标签(桌子、椅子、沙发、书架和...
今天写点代码方面的内容,昨天已经简单讲解过paper了,只看文章的话,理解的效果一般,所以今天结合代码再来充分认识PointNet。代码分为分类、分割两部分,本文以分类为例。