我们首次对点云领域的训练策略进行了系统研究,并表明仅采用改进的训练策略,PointNet++ 的性能就可以大幅度提升。 例如,在ScanObjectNN 物体分类任务上的 OA 可以增加 8.2个点,S3DIS 语义分割上的 mIoU 可以增加 13.6个点。改进的训练策略是通用的,可以很容易地应用于提升其他网络的性能(如PointNet[1],DGCNN[9],...
在这一节,我们展示了通过更先进的训练策略以及模型缩放策略提升PointNet++ 的性能。我们从两个小节分别介绍他们:(1)训练策略现代化; (2)网络架构现代化。 训练策略现代化 在这一章节,我们系统并定量化地研究每种数据增强和优化策略。 本章节中,我们简述我们的研究方法, 具体的训练策略可见后续的消融实验章节。 数据...
尽管 PointNet++ 的准确性已被 PointMLP 和 Point Transformer 等最近的网络在很大程度上超越,但我们发现很大一部分性能提升是由于改进了训练策略,即数据增强和优化技术,以及增加了模型大小而不是架构创新。因此,PointNet++ 的全部潜力还有待探索。 在这项工作中,我们通过对模型训练和缩放策略的系统研究重新审视了经典的...
•我们首次对点云域中的训练策略进行了系统研究,并表明PointNet++通过简单地单独采用改进的训练策略来反击(ScanObjectNN上的+8.2%OA和S3DIS上的+13.6%mIoU)。改进后的训练策略是通用的,可以很容易地应用于改进其他方法[29,46,28]。 •我们提出PointNeXt,即PointNets的下一个版本。PointNeXt是可扩展的,在所研究...
PointNeXt通过对PointNet++的训练和模型缩放策略进行改进,进一步提升了模型的性能。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...
针对以上缺点,我们提出以下改进建议: (1)引入局部特征提取模块,增强PointNet对复杂形状的感知能力;(2)尝试采用更复杂的对称函数或自适应权重分配策略,以保留更多细节信息;(3)结合其他先进的点云处理技术,如图卷积网络(GCN)等,提升PointNet在复杂场景中的性能。 五、结论 综上所述,PointNet在处理点云数据时具有一定的...
PointNet++是对PointNet的一种重要改进,它通过引入层次化的特征提取策略,使得模型能够捕获到更丰富的局部和全局信息。DGCNN则通过引入动态图卷积的思想,使得模型能够更好地处理点云数据中的复杂拓扑结构。而KPConv则是一种基于卷积核的点云卷积方法,它通过设计一种可学习的卷积核,使得模型能够更有效地提取点云数据的局部...
虽然PointNet能够用于对各个点云局部提取特征,但是由于点云在各个局部均匀性不一致,很可能导致学习到的PointNet不能提取到很好的局部特征。比如说,在越远的地方激光雷达数据通常变得越稀疏,因此在稀疏的地方应该考虑更大的尺度范围来提取特征。为此,作者提出了两种组合策略来保证更优的特征提取。
为了更高效地处理点云采样过程中的计算量问题，PointNet++引入了另一种采样策略，即MRG。这种方法采用多层级采样，通过两个pointnet layer对特征进行提取和聚合，以减少计算复杂性。此外，PointNet++还引入了dropout（DP）策略，以提高模型的鲁棒性。具体地，DP策略通过给定概率，随机丢弃部分点云，实验结果...
PointNet++依据2D CNN思想改进，通过SA模块进行特征学习。模块首先采样关键点，围绕每个关键点选取球形区域内点作为Grouping，应用PointNet提取特征。每个点特征不仅包含自身信息，还融合领域内周围点关系。关键点坐标变换确保不变性，输入变换后球形区域内点相对关系确定。最终得到的点特征包含多层次特征学习结果。...