改进方法: 1)利用空间距离(metric space distances),使用PointNet对点集局部区域进行特征迭代提取,使其能够学到局部尺度越来越大的特征。 2)由于点集分布很多时候是不均匀的,如果默认是均匀的,会使得网络性能变差,所以作者提出了一种自适应密度的特征提取方法 二.网络结构: 2.1 针对局部特征提取的设计思路: PointNet++...
我们首次对点云领域的训练策略进行了系统研究,并表明仅采用改进的训练策略,PointNet++ 的性能就可以大幅度提升。 例如,在ScanObjectNN 物体分类任务上的 OA 可以增加 8.2个点,S3DIS 语义分割上的 mIoU 可以增加 13.6个点。改进的训练策略是通用的,可以很容易地应用于提升其他网络的性能(如PointNet[1],DGCNN[9],...
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...
1、改进特征提取方法: 受到CNN的启发,作者使用了分层提取特征的思想,利用所在空间的距离度量将点集划分(partition)为有重叠的局部区域(可以理解为patch)。在此基础上,首先在小范围中从几何结构中提取局部特征(浅层特征),然后扩大范围,在这些局部特征的基础上提取更高层次的特征,直到提取到整个点集的全局特征。
PointNet++是对PointNet的改进,通过在PointNet的基础上添加了一个Set abstraction的结构,用于提取点的邻域信息。这种模型引入了沙漏形式的层级聚合网络和特征空间的上下文信息,进一步提升了点云数据处理的性能。PointNet++采用了一种称为“多尺度组合”的方法,将点云数据分成多个局部区域,并对每个局部区域进行特征提取,最后...
PointNet++是PointNet的延续,或者说是PointNet的改进。PointNet使用shared mlp单独地处理每个点并使用max pooling进行特征的聚合,能够处理点云的无序性。但是PointNet没有提取点云的局部特征,这里的局部特征不是指一个点的特征,而是一个邻域。在卷积神经网络处理图像时,通过使用一定大小的卷积核对图像进行卷积操作,而卷积...
在本节中,我们将介绍如何将经典体系结构PointNet++[30]现代化为PointNeXt,即具有SOTA性能的PointNet++的下一个版本。我们的探索主要集中在两个方面:(1)训练现代化以改进数据扩充和优化技术,以及(2)架构现代化以探测感受野缩放和模型缩放。这两个方面都对模型的性能有重要影响,但之前的研究没有充分探讨。
尽管PointNet在处理点云数据时具有诸多优势,但如何在实际应用中实现高效的计算与性能优化仍然是一个挑战。幸运的是,研究者们已经提出了一系列改进方法,如PointNet++等,它们通过引入层次化的网络结构、采用更高效的采样策略等手段,进一步提升了PointNet的实用性与性能表现。 三、如何充分利用PointNet 了解了PointNet的核心秘...
1)改进特征提取方法:pointnet++使用了分层抽取特征的思想,把每一次叫做set abstraction。分为三部分:采样层、分组层、特征提取层。首先来看采样层,为了从稠密的点云中抽取出一些相对较为重要的中心点,采用FPS(farthest point sampling)最远点采样法,这些点并不一定具有语义信息。当然也可以随机采样;然后是分组层,在上...
这篇文章[1]是 PointNet 的改进版。PointNet 是直接将神经网络用于点云数据处理的先锋,虽然 PointNet 在 3D 任务上取得不错的效果,但其还是存在不足。PointNet 忽略了点云数据间的空间局部结构,从而不能很好地识别更细粒度的模型,也不能很好地泛化到复杂的场景。PointNe