点间相互作用：网络利用局部特征和全局特征相结合的方式，捕捉点与点之间的空间关系，这对于分割网络和分类网络中的局部特征处理略有不同。分割网络在每个点的特征上添加了局部(n64)和全局(n1024)特征的拼接，以反映点在全局结构中的位置。刚性变换不变性：为了确保对旋转和平移等变换的不变性，PointNet在...
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...
保证了模型的对特定空间转换的不变性。主要作用是将采样的输入做一个仿射变换。
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...
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。
13-ISSUE的作用 07:26 14-完成依赖环境配置 08:43 15-Backbone得到特征图 07:33 16-初始化体素位置 08:10 17-坐标映射方法实现 07:36 18-得到体素所对应特征图 08:38 19-插值得到对应特征向量 07:27 20-得到一阶段输出结果 08:18 21-完成三个阶段预测结果 08:18 22-NeuralRecon项目源码解...
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...
这篇文章的焦点在于PointNet系列的第三部分，即Frustum-PointNet论文的解读。与前两篇不同的是，本篇引入了视觉识别的成果，具体指的是视椎体（frustum），这在三维物体检测中起到了关键作用。首先，论文简要介绍了研究动机、网络结构及优势，接着详细阐述了网络的关键组件。论文首段介绍了Frustum-PointNet...