三、实验结果 分类 部件分割 场景语义解析 四、其他细节: Shared MLP 鲁棒性好 可视化 参考链接 常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 常见3D数据表示方法 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: Stanford Universitystanford.edu/~rqi/pointnet/ 其主要...
方式3. 利用一个对称函数将所有信息进行聚合 方式1看起来最简单,但是在高维空间中,实际上不存在一个在一般意义上相对于点扰动稳定的排序方式,方式2也被证明对于长度小的序列有较好的鲁棒性,但对于动不动上千的点云数据不太合适,因此PointNet采用第三种,以下是不同方式实验对比结果。 常见的对称函数有取最大、求和...
实验结果 AI入门推荐什么书? 3D目标检测的输入模组有camera和lidar两种,其中lidar的一个深度学习的重要基础就是pointnet和pointnet++,写这篇文章总结下这两个论文的知识点。 PointNet论文信息 论文链接:link 代码链接:tensorflow, pytorch 论文解读 个人总结 点云作为输入,用input_feature transform embeding_feature trans...
同时,作者发现PointNet模型的表征能力和maxpooling操作输出的数据维度(K)相关,K值越大,模型的表征能力越强。 五、实验效果 1、应用 (1)分类: ModelNet40数据集 (2)部件分割:ShapeNet part数据集 (3)语义分割/检测 2、网络结构分析 (1)针对无序性的解决方法比较 ...
3.7 实验结果 与其他模型对比: 模型效果: 3.8 优点 (1)舍弃了global fusion,提高了检测效率;并且通过2D detector和3D Instance Segmentation PointNet对3D proposal实现了逐维(2D-3D)的精准定位,大大缩短了对点云的搜索时间。下图是通过3d instance segmentation将搜索范围从9m~55m缩减到12m~16m。
2021.5.14实验记录——pointnet++使用 2021.5.14实验记录 要用自己录的PCD点云数据做语义分割,发现了数据格式有很大问题。 pointnet++使用的室内S3DIS数据集,我用的.npy文件作的训练和测试。npy是numpy的一种二进制高效文件保存形式。 S3DIS——npy类型的数据集每个npy内部有9个维度的数据,分别是x,y,z,x_,y_,...
实验 PointNet: 深度学习之3D点集分类与分割 做了什么 点云是不规则的,大多数研究人员将这些数据转换为规则的三维体素网格或图像集合。然而,这会使数据冗余。 该论文设计了一种新型的直接处理点云的神经网络——PointNet,它很好考虑到了点云的置换不变性。PointNet为点云分类、部件分割和语义分割等应...
对比实验:与其他现有的3D点云处理方法进行对比实验,以证明PointNet的优越性能。 可视化分析:通过可视化分析来理解网络的输出,例如观察网络在分类任务中正确分类的点云样本,或者在分割任务中生成的语义分割结果。7. 点云重建实验:在ShapeNet数据集上进行实验,比较PointNet和其他几种网络架构的重建性能。
下面,我们将从模型的设计原理、改进方法、实验结果等方面进行详细阐述。 一、模型设计原理 PointNet++的设计原理是基于set abstraction结构逐层提取特征。它通过对输入的点云数据进行采样,得到一系列的点集,并对每个点集进行特征提取。通过逐层提取特征的方式,PointNet++能够捕捉到点云数据的局部和全局信息,从而实现了对...
七、实验结果 与其他模型对比: 模型效果: 八、优点 (1)舍弃了global fusion,提高了检测效率;并且通过2D detector和3D Instance Segmentation PointNet对3D proposal实现了逐维(2D-3D)的精准定位,大大缩短了对点云的搜索时间。下图是通过3d instance segmentation将搜索范围从9m~55m缩减到12m~16m。