PointNet存在的一个缺点是无法获得局部特征,这使得它很难对复杂场景进行分析。这就导致pointnet没有平移不变性、没有局部特征提取能力、没有考虑点之间的关系。 PointNet++优点1.利用度量空间的距离,能够利用上下文尺度的增长学习局部特征。2.由于不同位置采集的点云数据的密度不一样,能够自适应地结合多尺度特征。 主要...
PointNet作为处理点云数据的先锋模型,近年来备受关注。本文将对PointNet进行深入剖析,从原理、应用、优缺点等方面展开讨论,帮助读者全面了解这一技术,并探讨其是否真正称得上是最佳解决方案。无论你是技术专家还是普通读者,相信都能从中收获知识与启发。
3D点云数据分析：pointNet++论文分析及阅读笔记 3D点云数据分析：pointNet++论⽂分析及阅读笔记PointNet的缺点：1. PointNet不捕获由度量空间点引起的局部结构，限制了它识别细粒度图案和泛化到复杂场景的能⼒。利⽤度量空间距离，我们的⽹络能够通过增加上下⽂尺度来学习局部特征。1. 点集通常采⽤不同的密度...
PointNet 的缺点:只能捕捉全局信息。如何捕捉局部信息?如何定义局部? 仿照CNN :把图像分为互相覆盖的多个区域,每次使用一个卷积核进行卷积,多次重复,让感知野逐渐变大。所以,PointNet++ 的方法就是多次使用 PointNet 让感知野逐渐变大。所以现在问题就是如何定义局部、如何划分互相覆盖的多个区域。这个是比较困难的,因为...
然而,PointNet++也存在一些缺点。首先,由于其采用的是深度学习模型,因此训练时间较长,计算资源需求大。其次,PointNet++对于小物体的识别效果较差,这是由于其采样方式导致的。 总的来说,PointNet++是一种非常有效的三维数据处理框架,其在许多任务上都取得了很好的效果。©...
4.PointNet++的优缺点 5.总结 正文: PointNet++是一种用于点云数据处理的深度学习模型,它通过学习点云数据中的局部结构和全局结构,实现对三维数据的语义理解。PointNet++在许多领域都有着广泛的应用,如无人驾驶、机器人导航、城市规划等。 PointNet++的主要特点包括以下几点: 1.端到端的训练方式:PointNet++可以直接...
这点我认为在pointnet中没有很好的体现出来,在进行零件细分和语义分割的过程中,只是将局部特征和全局特征进行了串联拼接,该架构不能获取点附近的底层局部结构,这也是PointNet最主要的缺点,而在Pointnet++中改善此缺点。 点云的旋转不变性 点云具有旋转不变性,平移不变性,缩放不变性。针对该问题,网络增加了一个基于数据...
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由于点云或者mesh不是规则的数据格式,多数研究者经常将其转换为规则的3D体素网格或者多角度视图,再把他们feeding到网络里面。然而只要改变数据的格式就一定会产生损失并引入非自然的元素,对后面的程序造成不利的影响。出于这个原因我们决定直接使用点云作为输入,避免了以往网格结构的缺点。