前面讲解了3D点云网络PointNet及PointNet++,这一篇文章记录一下如何借助OpenCV对PointNet++模型进行推理。首先回顾一下pointNet及pointNet++的主要内容,然后介绍推理的基本步骤和一些具体细节。 一、内容回顾 1.1 pointNet 无序性: 低维特征(N∗3)经过MLP层上升到高维,然后对高维采用最大池化(对称函数) 旋转不变性: ...
无序输入的对称函数 为了使模型对输入置换保持不变,存在三种策略:1)将输入按规范顺序排序;2) 将输入视为训练RNN的序列,通过各种排列来增加训练数据;3) 使用一个简单的对称函数来聚合每个点的信息。这里,对称函数将n个向量作为输入,并输出一个与输入顺序不变的新向量。例如,+和∗运算符是对称二元函数。 我们的...
火山引擎是字节跳动旗下的云服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,提供云基础、视频与内容分发、数智平台VeDI、人工智能、开发与运维等服务,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。本页核心内容:pointnet推理模型
在本文中,我们探索了能够推理3D几何数据(如点云或网格)的深度学习架构。典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式,如图像网格或三维体素的格式,以便进行权重共享和其他内核优化。由于点云或网格不是常规格式,大多数研究人员在将这些数据送入深度网架构之前,通常会将其转化为常规的三维体素网格或图像集合(例如,视图)。
这个示例展示了如何加载点云数据,并将其输入到PointNet++网络中进行训练和推理。 ```pythonimport torchimport torch.nn as nnfrom torch_points3d.models import PointNet2SAModuleMSG class PointNet2(nn.Module): def init(self, numclasses, inputchannels=3, num_points=1024): super(PointNet2, self).__...
F-PointNet 也是直接处理点云数据的方案，但这种方式面临着挑战，比如：如何有效地在三维空间中定位目标的...
所以在对照论文读取代码时，要了解卷积层是如何实现共享的多层感知机？注意到卷积是滑窗点积，由于每次...
如有需要,可进一步进行模型压缩、剪枝等操作,以减小模型体积和提高推理速度。 部署与应用:将训练好的PointNet模型部署到实际应用场景中,处理和分析点云数据。根据实际需求,可结合其他技术(如传感器融合、地图构建等),构建更为复杂的系统解决方案。 五、总结与展望 PointNet作为处理点云数据的先驱网络,为深度学习在三维...
•我们提出PointNeXt,即PointNets的下一个版本。PointNeXt是可扩展的,在所研究的所有任务上都超过了SOTA,包括对象分类[44,49]、语义分割[1,5]和部分分割[53],同时在推理方面比SOTA更快。 2初步:对PointNet++的回顾 我们的PointNeXt建立在PointNet++[30]的基础上,它使用类似U-Net[35]的架构,带有编码器和解码器...