第一次，T-Net 3x3 ，对输入点云进行对齐：位姿改变，使改变后的位姿更适合分类/分割。第二次，T-N...
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],...
PointNeXt在点云分类和分割的任务上都超越了SOTA。在ScanObjectNN分类数据集上,PointNeXt达到了87.8%的准确率(OA),比SOTA模型PointMLP高2.3个点,并在推理速度上快了10倍。在S3DIS语义分类数据集上, PointNeXt达到了74.3% mIOU(6-fold),超过SOTA模型Point Transformer (73.5% mIoU). 代码和模型已经开源:https://gi...
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,...
PointNet作为一种用于点云数据处理的深度学习架构,为三维视觉和机器人感知领域带来了新的可能性。其独特的网络结构和处理方式使得它能够直接处理原始点云数据,并高效地完成分类、分割和检测等任务。随着深度学习技术的不断发展,相信PointNet及其后续改进模型将在更多领域发挥重要作用。 然而,目前PointNet仍存在一些挑战和限制...
PointNet++ 是用于点云理解的最有影响力的神经架构之一。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。
对于点云分割任务,我们需要将局部很全局信息结合起来。 这里,作者将经过特征变换后的信息称作局部信息,它们是与每一个点紧密相关的;我们将局部信息和全局信息简单地连接起来,就得到用于分割的全部信息。 理论分析 除了模型的介绍,作者还引入了两个相关的定理: ...
研究人员可以根据具体任务的需求,对PointNet进行改进和扩展。例如,可以通过引入注意力机制来提高模型对关键点的关注度,或者通过结合其他深度学习模型来进一步提高性能。 在实际应用中,PointNet可用于各种3D数据处理任务,如3D物体识别、室内场景理解、自动驾驶等。通过使用PointNet,开发人员可以轻松地构建出高效的3D分类和分割...
PointNet是由斯坦福大学的Charles R. Qi等人在《PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》一文中提出的模型,它可以直接对点云进行处理的,对输入点云中的每一个点,学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任...
PointNet++是对点云理解最具影响力的神经架构之一。尽管最近的网络(如PointMLP和Point Transformer)在很大程度上超过了PointNet++的准确性,但我们发现,性能增益的很大一部分是由于改进了训练策略,即数据扩充和优化技术,以及增加了模型大小,而不是架构创新。因此,PointNet++的全部潜力还有待发掘。在这项工作中,我们通过对...