1.1 PointNet思路流程 1）输入为一帧的全部点云数据的集合，表示为一个nx3的2d tensor，其中n代表点...
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++...
point-wise MLP,仅仅是对每个点表征,对局部结构信息整合能力太弱 -->PointNet++的改进:sampling和grouping整合局部邻域 global feature直接由max pooling获得,无论是对分类还是对分割任务,都会造成巨大的信息损失 -->PointNet++的改进:hierarchical feature learning framework,通过多个set abstraction逐级降采样,获得不同规...
PointNet++ 的思路与U-Net很相似:利用encoder-decoder结构,逐层提高feature level,在到达最高层之后通过 skip link connection 操作恢复局部信息,从而达到既能获取 high-level context feature 也能获取 low-level context feature。 1.主要贡献:解决pointNet提取局部特征的能力 1)改进特征提取方法:pointnet++使用了分层...
PointNet点云数据的处理是一项创新工作。PointNet一些问题也暴露在使用中。PointNet由于不捕捉空间的局部特征,限制了PointNet细粒度识别能力。因此,提出PointNet 对PointNet改进缺点。 对于PointNet,详情见:PointNet(Analysis & Coding) Progress 使用空间距离PointNet递归数据的局部点云的特征提取,有助于在不断增加的上下文尺度...
F-PointNet 则是将 PointNet 或 PointNet++ 应用于3D目标检测，通过先基于2D RGB图像进行目标检测，再使用点云数据构建3D视锥，进行点云实例分割和非模态3D边界框估计。这种方法充分利用了图像信息，提高了检测效率，并且能够精准定位目标。在 PointNet 中，其核心思路包括对齐输入点云、特征提取、最大池化...
PointNet++ 的思路与U-Net很相似:利用encoder-decoder结构,逐层提高feature level,在到达最高层之后通过 skip link connection 操作恢复局部信息,从而达到既能获取 high-level context feature 也能获取 low-level context feature。 1.主要贡献:解决pointNet提取局部特征的能力 ...
1.1 PointNet思路流程 1)输入为一帧的全部点云数据的集合,表示为一个nx3的2d tensor,其中n代表点云数量,3对应xyz坐标。 2)输入数据先通过和一个T-Net学习到的转换矩阵相乘来对齐,保证了模型的对特定空间转换的不变性。 3)通过多次mlp对各点云数据进行特征提取后,再用一个T-Net对特征进行对齐。
这种设计思路打破了传统卷积神经网络对规则网格数据的依赖,使得PointNet能够灵活应对各种复杂的点云场景。 二、掌握PointNet的关键技术 点特征提取 PointNet通过多层感知机(MLP)对每个点进行特征提取。这些特征包括点的空间位置、颜色、法向量等,为后续的全局特征聚合提供了丰富的信息。要想精通PointNet,你需要熟悉如何选择...
3D 点云目标检测方向毕业(这一个领域 红海,提高的空间会比较有限,建议走一些不同角度,多模态,基于时序,基于instance dection,或者结合machine learning来做,打开思路,而不是说硬要拼kiti 大家那个number谁高,这个很艰难很艰辛,而且不一定有意义,因为在更大数据集上,大家的提高可能就一样了) ...