部分分割:其部件分割可以针对完整和非完整点云数据 场景语义解析:将实际场景中具备颜色的点云数据进行分割 2、核心源码 2.1、分割网络 - PointNetDenseCls 此模型对应论文中的 Segmentation Network,输出时对于每一个点云数据给出分类的结果。 其核心与分类网络 PointNetCls 一样采用 PointNetFeat 提取点云的特征数据。
点云处理:实现PointNet点云分割 作者信息: lzzzzzm 创建日期: 2022年12月26日 摘要: 本示例在于演示如何基于 PaddlePaddle 2.3.x实现PointNet在ShapeNet数据集上进行点云分割。 1、简要介绍 点云是一种不同于图片的数据存储结构,其特有的无序性,使其在利用深度网络处理时,需要进行特殊的处理。常见的处理方法有将...
分割可以推广到高维空间,对于 3D 点云,它是为每个 3D 点分配一个类的概念。 为了更好地理解这个问题由什么组成,我们应该很好地理解点云实际上是什么。让我们考虑一下我们想要分割的类,如果你看图 2,你会注意到每个类(杂乱除外)都有独特且一致的结构。即墙壁、地板和天花板是平坦且连续的平面;椅子和书柜等物品也...
参考自,PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 代码仓库地址为:https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍 这次介绍的是一个比较基础的工作,针对空间点云,进行分类或者语义分割的框架,现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。 该工作的目的就是,输入点云信息,...
一、PointNet是斯坦福大学研究人员提出的一个点云处理网络,与先前工作的不同在于这一网络可以直接输入无序点云进行处理,而无序将数据处理成规则的3Dvoxel形式进行处理。输入点云顺序对于网络的输出结果没有影响,同时也可以处理旋转平移后的点云数据。 二、几个重要的知识点: ...
本系列文章所用的核心骨干网络代码主要来自点云处理:实现PointNet点云分割 原文的代码有点问题,这里做了一点修改,主要应用了paddlepaddle进行的pointNet进行分割任务。 流程 这里用的PointNet网络由于使用了全连接层,所以输入必须要抽稀出结果,故而流程如下: 读取原始点云和标签 ...
PointNet是直接处理点云数据的网络,可以实现对点云的分类和分割,其首页地址为:http://stanford.edu/~rqi/pointnet/。主要从解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方向出发,提出了以点云作为输入的分类网络和分割网络。 一、点云存在的两个问题 1、 点序不同排列(无序性)结果应该一致 ...
PointNet作为一种针对点云数据的深度学习网络,已经在多个数据集上取得了显著的成果。本文将通过实践,介绍在S3DIS数据集上使用PointNet进行语义分割的注意点,帮助读者更好地理解和应用该技术。 一、环境搭建 在进行点云语义分割任务之前,首先需要搭建适合的运行环境。建议使用Ubuntu 16.04操作系统,并配备双显卡(如NVIDIA ...
实验效果与局限性：在ShapeNet数据集上，PointNet在分割性能上表现出色，相较于当时其他方法，取得显著优势。其实际分割效果展示了在不同场景中对点云的高效处理。PointNet++ 解决方案：针对PointNet存在的局部特征缺失问题，PointNet++引入了多层感受野的概念，通过设定抽象层，逐层提取局部特征，从而实现更丰富...
我们可以通过简单但高效的方式实现这一目标。 我们的解决方案可以在图 2 中看到(分割网络)。在计算全局点云特征向量之后,通过将全局特征与每个点特征相连接,将其反馈给每点特征。然后根据组合的点特征逐点提取新的每点特征 - 此时每点特征都知道局部和全局信息。 通过这种修改,我们的网络能够预测依赖于局部几何和...