点之间的相互作用 1 简介:点云无序,但是点与点存在空间上的关系,网络设计就需要有效的利用到这种空间关系 2 介绍:使用的局部特征和全局特征结合 3 分割网络和分类网络设计局部略有不同,分割网络添加了每个点的local(n64)和global(n1024)特征的拼接过程,以此得到局部属于全局中的哪一部分。 刚性变换不变性 1 简介...
随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富,相信PointNet将在未来继续发挥重要作用,助力我们攻克更多点云数据处理的难题。 热销推荐 新华妙笔AI ¥1 微伴助手 ¥1 AI绘画 一键AI绘画生成器 ¥38 聚好用AI绘画音乐视频创作 ¥1 佐糖(AI智能图像处理) ¥1 热门文章 aigc数字人:引领未来的人工智能技术 AIGC...
组合层的作用就是找出通过采样层后的每一个点的所有构成其局部的点，以方便后续对每个局部提取特征。3...
作用 为每个样本点从其局部区域中挑选出K个领域点,便于特征能更好的包含局部领域信息,个人理解这里应该参考了图片提取特征时考虑k*k的区域与一个k*k的卷积核作用,因而学习样本点特征时也考虑其相邻K个点进而构成一个子区域。PointNet++中还通过实验证明Ball query比kNN(k近邻)效果更好。 数据变化 输入为(N_1, ...
点之间的相互作用。这些点来自具有距离度量的空间,这意味着点不是孤立的,相邻的点可以形成一个有意义的子集。因此,模型需要能够从邻近点捕捉局部结构,以及局部结构之间的相互作用。 变换下的不变性。比如点云整体的旋转和平移不应该影响它的分类或者分割。
于是可以把这个问题转成volumetric convolution来进行点云的CNN,那么有的Voxel有特征点,有的Voxel并没有特征点,有点的Voxel可以找到该点的邻域进行计算。将这种方法应用到点云中,近些年研究学者发现利用矩阵稀疏性可以起到提高计算速度的作用,精度和速度近些年已经取得了相当不错的结果。
每一组抽样层的输入是（N,(d+C))，其中N是输入点的数量，d是坐标维度，C是特征维度。输出是（N',(d+C'))，其中N'是输出点的数量，d是坐标维度不变，C'是新的特征维度。下面详细介绍每一层的作用及实现过程。2.1Sample layer 使用farthest point sampling(FPS)选择N'个点，至于为什么选择...
通过叠加实验,我们定量化了每一种策略对模型性能提升的影响,展示出了模型性能一步步提升的过程,对未来的训练策略和缩放策略的研究有一定的启发作用。 对于数据增强,我们有如下结论: data scaling如S3DIS中使用全部点云作为输入,ScanObjectNN中点云重采样(训练阶段从2048点中随机采样1024点作为输入),可以稳定地提升网络...
17. 4-ISSUE的作用 18. 5-完成依赖环境配置相关推荐 评论-- 6.9万 960 2:47:38 App 强烈推荐!台大李宏毅自注意力机制和Transformer详解! 23.7万 1604 42:53 App Transformer从零详细解读(可能是你见过最通俗易懂的讲解) 563 12 2:23:55 App 强推!不愧是公认的讲的最好的【Transformer点云分割】同济大佬...