这里我们直接给出PointNet的网络结构,如下图所示。大致的运算流程如下(借鉴美团无人配送:PointNet系列论文解读): 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。
num_point = point_cloud.get_shape()[1].value input_image = tf.expand_dims(point_cloud, -1)#转为4D张量#构建T-Net模型,64--128--1024net = tf_util.conv2d(input_image,64, [1,3], padding='VALID', stride=[1,1], bn=True, is_training=is_training, scope='tconv1', bn_decay=bn_...
Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务,由于模型基本上都是单点采样,代码底层用的是2Dconv,只有maxpooling整合了整体特征,所以局部特征提取能力较差,这使得它很难对复杂场景进行分析。 PointNet++的核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征和全局特征。 2.1 思路流程 先在输入点集中选择一些点作为中心点,...
Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务,由于模型基本上都是单点采样,代码底层用的是2Dconv,只有maxpooling整合了整体特征,所以局部特征提取能力较差,这使得它很难对复杂场景进行分析。 PointNet++的核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。 2.1 思路流程 先在输入点集中选择一...
下图为PointNet网络结构,其中里面的input_transform我们无需太过在意,可以看到,其输入的是所有点云,随后进行维度变换,最终输出分类或分割结果。 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...
1、输入数据首先与T-net学习到的转换矩阵相乘,来对齐(得到想要的输出格式),保证了模型的对特定空间转换的不变性(指的是点云数据所代表的目标对某些空间转换应该具有不变性,如旋转和平移等刚体变换)。 如何实现对齐: 通过训练一个小型的网络(也就是上图中的T-Net)来得到转换矩阵,并将之和输入点云数据相乘来实现...
PointNet++模型测试精度如下：PointRCNN原理和实验表现 3D目标检测模型PointRCNN借鉴了PointNet++和RCNN的思想，提出了自底向上的生成和调整候选检测区域的算法，网络结构如下图所示：PointRCNN的网络结构分为两个阶段：第一阶段自底向上生成3D候选预测框；第二阶段在规范坐标中对候选预测框进行搜索和微调，得到更为精确...
大神勿进!这是为新手量身录制的【深度学习基础教程】,从神经网络原理到模型训练技巧,共199集,通俗易懂,草履虫都能学会!机器学习|pytorch|大模型 放羊的迪哥 432 36 吹爆!这可能是B站最详细的Wps内置DeepSeek-R1大模型教程,简单2步教你一键把DeepSeek-R1接入Word,堪称2025最新办公利器! 人工智能博士 8414 6 ...
最后通过卷积、归一化与激活函数输出分割预测结果。PointNet与PointNet++通过创新的网络结构和算法设计，成功地处理了3D点云数据的分类与分割任务，为3D物体检测和相关领域提供了有力工具。这些模型的解析展示了深度学习在处理不规则分布数据时的灵活性与效率，对进一步研究3D视觉与深度学习模型具有重要意义。
很多文章提到T-Net对特征进行对齐,保证了模型的对特定空间转换的不变性,我其实不太理解这种说法。实际上通过网络结构看出T-net结构是一个mini的Pointnet做特征提取,是个弱监督学习设计,我理解为需要训练一个矩阵对输入点(或者深层特征)进行坐标变换,个人认为这样的设计实际上是可以保留原始点云的部分特征,为后面的...