参考自,PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 代码仓库地址为:https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍 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,...
Point Net 是一种新颖的架构,它使用整个点云,能够执行分类和分割任务 [2]。如果你一直在关注 Point Net 系列,那么你已经知道它的工作原理和编码方法。 在上一个教程中,我们学习了如何在 Shapenet 数据集的迷你版本上训练 Point Net 进行分类。在本教程中,我们将使用 S3DIS 数据集训练 Point Net 进行语义分割。
定义模型:使用PointNet网络结构,定义语义分割模型。PointNet采用多层感知机(MLP)对点云数据进行特征提取,并通过最大池化层聚合全局特征。在输出层,使用softmax函数对每个点的语义标签进行预测。 准备数据集:将预处理后的点云数据划分为训练集、验证集和测试集。确保每个集合都包含足够的样本,以便模型能够充分学习并泛化到...
在本教程中,我们将学习如何在斯坦福 3D 室内场景数据集 (S3DIS) 上训练 Point Net 进行语义分割。S3DIS 是一个 3D 数据集,包含来自多栋建筑的室内空间点云,占地面积超过 6000 平方米 [1]。Point Net 是一种新颖的架构,它使用整个点云,能够执行分类和分割任务 [2]。如果你一直在关注 Point Net 系列,那么你...
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。 具体细节 首先,我们假设点云为一系列点的集合,记为 每一个点,都有坐标 ...
PointNet作为一种针对点云数据的深度学习网络,已经在多个数据集上取得了显著的成果。本文将通过实践,介绍在S3DIS数据集上使用PointNet进行语义分割的注意点,帮助读者更好地理解和应用该技术。 一、环境搭建 在进行点云语义分割任务之前,首先需要搭建适合的运行环境。建议使用Ubuntu 16.04操作系统,并配备双显卡(如NVIDIA ...
2)mlp:多层感知机,用于提取点云的特征,这里使用共享权重的卷积。 3)max pooling:汇总所有点云的信息,进行最大池化,得到点云的全局信息。 4)分割部分:局部和全局信息组合结构(concate,语义分割) 5)分类loss:交叉熵,分割loss:分类+分割+L2(transform,原图的正交变换) ...
pointnet语义分割数据处理 前言 PointNet++是一个用于对不规则形状的点云数据进行分类和分割任务的深度神经网络。相对于传统的基于网格的3D数据表示方法,点云数据更易于获取和处理。PointNet++的另一个优势是它引入了多尺度层次结构,可以处理更为复杂的点云数据。相比于第一版的PointNet网络作者提出了许多新的想法,也...
PointNet系列的模型在模型的设计上,考虑到了点云的无序性特点,使其可以直接对点云数据处理,大大降低了计算量。PointNet系列的模型以简单的结构,同时兼顾了点云分类,零件分割到语义解析任务。 本项目基于PointNet实现对物体零件分割功能 2、环境设置 In [2] import os import tqdm import random import numpy as np...
2)mlp:多层感知机,用于提取点云的特征,这里使用共享权重的卷积。 3)max pooling:汇总所有点云的信息,进行最大池化,得到点云的全局信息。 4)分割部分:局部和全局信息组合结构(concate,语义分割) 5)分类loss:交叉熵,分割loss:分类+分割+L2(transform,原图的正交变换) ...