为了解决 PointNet 的不足,研究者们提出了改进的模型: PointNet++ 在PointNet 的基础上,增加了对局部特征的提取。 使用分层聚类的方式,逐级提取局部到全局的特征。 DGCNN(Dynamic Graph CNN) 将点云表示为动态构建的图,使用图神经网络(GNN)提取特征。 能够更好地捕获点之间的关系和局部结构。 七、PointNet可视化案例...
左下角是用目标检测算法检测出物体的边界框(BoundingBox),有了边界框之后,以相机为原点,沿边界框方向延伸过去就会形成一个锥体(上图的右半部分),该论文题目里frustum这个词就是锥体的意思。 然后用点云对该物体进行识别的时候,只需要在这个锥体内识别就行了,大大减小了搜索范围。 3.2 模型框架 模型结构如下:(可以...
PointNet++网络介绍 根据其论文中给出的介绍,Point++是用于点云分割与分类的深度学习模型,由下图可知,该模型主要分为三部分,分别是点空间特征提取、分割模型以及分类模块。其中,Hierarchical Point set feature learning由一系列点集抽象层(set abstraction)组成,而每一个set abstraction又由三个关键层组成:sampling layer...
最近要对两个三维点云模型求碰撞,模型方向很重要,有的模型读出来的点数据不是我想要的方位,但是又特别想用这个模型,找不到别的模型特换,故总结一下利用Meshlab去旋转三维点云模型,并保存。、 步骤一: 用Meshlab打开我想要旋转的三维点云模型(我用的是OBJ模型),它在程序中和Meshlab中读出来的原始状态如下图:...
三维点云网络PointNet——模型及代码分析 PointNet架构 PointNet主要架构如下图所示: 主要包含了点云对齐/转换、mpl学习、最大池化得到全局特征三个主要的部分。 -T-Net用于将不同旋转平移的原始点云和点云特征进行规范化; mpl是多层感知机,n个共享的mpl用于处理n个点/特征;...
这次介绍的是一个比较基础的工作,针对空间点云,进行分类或者语义分割的框架,现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。 该工作的目的就是,输入点云信息,得到每一个点的语义,或者是得到整个点云代表的物体信息。 PointNet Application 如上图所示,该工作可以对点云数据进行分类,语义分割,部分分割等。
# 获取模型 pred, end_points = MODEL.get_model(pointclouds_pl, is_training_pl, bn_decay=bn_decay) 原始点云nx3与T-Net训练后得到的3x3旋转矩阵相乘后,可以理解为变换为一组新的坐标下的点云数据。 models/pointnet_cls.py中的代码 向上滑动阅览 ...
图5.骰子损失 我们加入了 Dice Loss,以防止模型预测稀疏结构分类。也就是说,我们更希望分割整面墙,而不是将墙和杂物混合在一起。在训练期间,我们添加了 Focal Loss 和 Dice Loss,并将其用作我们的损失。损失函数的代码可在此处获得,PyTorch 中的 Dice Loss 代码如下: ...
基本模型架构 分别对每个点进行特征提取(卷积或者全连接),再MAX得到全局进行输出 [13][3*1024] 升维 [1*1024] 变为高维特征 1024个特征 权重参数矩阵 将1024个特征映射成少量结果 (1,2,3) MLP g=max 保持置换不变性 (1,1,1) MLP (2,3,2) ...