Pointnet++是对pointnet的改进,对pointnet的升级。原因是PointNet只解决了点云的无序性、几何不变性,通过pointnet的网络可以拟合出端到端的函数关系,但是缺乏捕获局部结构的能力,因此在细节处理和泛化到复杂场景上能力很有限。并且pointnet结构中使用的MLP和max pooling将点独立处理,导致了点之间的几何相关性和局部特征损失。
此外,如表七所示,我们还将训练策略运用到了不同的神经网络上,对训练策略的可泛化性进行了实验。我们发现了改进训练策略的可泛化性。我们的训练策略可以被用在其他算法,例如PointNet[1],DGCNN[9],以及PointMLP[17]上,并显著提升他们在ScanObjectNN分类任务上的效果。 表七 改进训练策略的可泛化性。用改进的训练策...
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本，其核心是提出了多层次特征提取结构，有效提...
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...
简介:PointNet作为深度学习领域处理点云数据的先锋模型,虽然具有强大的能力,但也并非无懈可击。本文将深入剖析PointNet的弱点,包括其对于复杂场景的处理能力、对噪声的敏感性以及模型的可解释性等方面的问题。通过揭秘这些弱点,我们将为读者提供改进建议,帮助大家更好地理解和应用这一技术。 PointNet自问世以来,便以其独...
作者在先前的研究中提出了Pointnet,此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题,由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。 Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云...
PointNet++论文在PointNet的基础上进行了进一步的改进。它引入了一个Set abstraction的结构,用于提取点的邻域信息。在分割任务中,PointNet++首先利用距离加权权重的方法,通过上采样将点云进行还原,然后将其与上一分辨率的点云进行拼接。通过不断重复这一过程,PointNet++能够逐步恢复到原始的分割情景。这种结构使得PointNet++...
开源| PointNet++ 原PointNet团队改进了点云局部特征提取,进一步提高算法精度和鲁棒性 论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.02413 代码:https://github.com/charlesq34/pointnet2.git 来源:斯坦福大学 论文名称:PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in aMetric Space...
首先,我们提出了一组改进的训练策略,显著提高了PointNet++的性能。例如,我们表明,在不改变架构的情况下,PointNet++在ScanObjectNN对象分类上的总体准确率(OA)可以从77.9%提高到86.1%,甚至优于最新的PointMLP。其次,我们在PointNet++中引入了反向残差瓶颈设计和可分离MLP,以实现高效和有效的模型缩放,并提出了PointNets的...
PointNet++主要有以下几个方面的改进: 1.层级结构:PointNet将点云数据作为输入,将其映射为全局特征向量,无法捕捉到点与点之间的局部关系。为了解决这个问题,PointNet++提出了层级结构,通过逐层聚合信息来构建具有不同尺度的局部特征。具体而言,PointNet++使用了一种称为"PointNet Set Abstraction"的操作,该操作根据指定的...