PointNet总结 石桥 大道至简 2 人赞同了该文章 一、背景: 1、难点: 1)典型的卷积体系结构:高度规则的输入数据格式,例如图像网格或3D体素,以执行权重共享和其他内核优化。 2)点云数据:格式不规则->规则的3D体素网格或图像集合->不必要地庞大,引入了量化伪像,这些伪像会掩盖数据的自然不变性。
卷积层的操作是通过卷积核整合提取邻域信息,pointnet层是通过PointNet进行特征提取。 应用 ·分类网络 FPS Grouping PointNet 提取特征得到全局特征,进行分类 ·分割网络 Pre:在提取到全局特征后 插值IDW(已知原来点,即要插点的坐标信息) Skip Link MLP融合后得到“原始图像”的特征信息 Broadcasting+Skip Link:将从更...
提出一个新颖的模型---PointNet,直接以3D点云坐标作为输入,在满足输入点云排列不变性(允许任意数量输入且输出不以输入点的顺序所改变条件下,提取点云所代表物体的特征信息。 介绍 三维深度学习 多视角2D图片表示三维物体 使用体素构建物体三维模型, 使用3DCNN提取特征 点云(PointNet): 一组点坐标(x,y,z)构...
我们使用 PointNet/PointNet++ 网络实现了 3D实例分割和非模态 3D 边界框估计。总结一下思路，如下：...
PointNet论文总结PointNet论文笔记 《PointNet:Depp Learning on Points Sets for 3D Classification and Segmentation》一文是点云作为输入进行神经网络学习的开山之作,在如今有关点云深度学习的研究中占据半壁江山,其以及其改进版本常被用于特征提取器应用于各个方向。 众所周知,点云是具有无序性的。所以希望我们无论点...
PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space总结 摘要 PointNet不能提取局部特征,限制了识别细粒度类别的能力以及复杂场景的泛化。 本文基于PointNet的基础上,通过度量空间距离划分不同的嵌套着的点集,再通过层级的PointNet递归地应用到这些嵌套的点集可以学习到不同尺度的...
总结 给一片点云,PointNet++会先对点云进行采样(sampling)和划分区域(grouping),在各个小区域内用基础的PointNet网络进行特征提取(MSG、MRG),不断迭代。对于分类问题,直接用PointNet提取全局特征,采用全连接得到每个类别评分。对于分割问题,将高维的点反距离插值得到与低维相同的点数,再特征融合,再使用PointNet提取特征...
五、总结与展望 PointNet全家桶作为点云处理领域的利器,为3D计算机视觉任务提供了强大的技术支持。从PointNet到PointNet++再到PointCNN,这些神经网络不断推动着点云处理技术的发展。未来,随着深度学习技术的不断进步,我们有理由相信PointNet系列神经网络将在更多领域展现出其强大的性能。同时,我们也期待更多的研究者能够提出...
5.总结 正文: PointNet++是一种用于点云数据处理的深度学习模型,它通过学习点云数据中的局部结构和全局结构,实现对三维数据的语义理解。PointNet++在许多领域都有着广泛的应用,如无人驾驶、机器人导航、城市规划等。 PointNet++的主要特点包括以下几点: 1.端到端的训练方式:PointNet++可以直接对点云数据进行端到端的...