该层的输入是大小为N\times(d+C)的点集和大小为N'\times d的质心集合的坐标,输出是大小为N'\times K\times(d+C)的点集组,其中每个组对应于一个局部区域,K是质心点的邻域中点的数目。请注意,K在不同的组之间有所不同,但是后续的PointNet层能够将变化的点的数目转换为固定长度的局部区域特征向量。 在卷积...
在分割网络中不应用dropout。训练参数与分类网络相同。 对于形状部分分割任务(shape part segmentation),作者对基础网络结构做了一定的调整以实现更好的结果。他们增加了一个one-hot向量(指示输入的类别)并将其与max pooling层的输出级联。他们还增加了某些层的神经元个数和skip links以获取不同层对应的特征,并将这些...
1、输入数据首先与T-net学习到的转换矩阵相乘,来对齐(得到想要的输出格式),保证了模型的对特定空间转换的不变性(指的是点云数据所代表的目标对某些空间转换应该具有不变性,如旋转和平移等刚体变换)。 如何实现对齐: 通过训练一个小型的网络(也就是上图中的T-Net)来得到转换矩阵,并将之和输入点云数据相乘来实现。
接下来,PointNet使用T-Net输出的变换矩阵对点云进行变换。具体地,对于每个点,PointNet将其坐标与变换矩阵相乘,得到经过变换后的点坐标。这样,PointNet就可以将点云映射到一个规范的坐标系中,使得不同点云之间可以进行比较和处理。 在进行点云变换后,PointNet使用多个全连接层来提取点的局部特征。具体地,对于每个点,Po...
, 而输出大小为 , 那是因为它在卷积过程中没有加padding层所造成的。 2 代码 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Double Convolution class DoubleConv2d(nn.Module): def __init__(self, inputChannel, outputChannel): ...
则可以视为对窗内的点进行了一次全连接。这个全连接的输入为窗内点的数目，权重为多通道卷积核，输出为...
PointNet通过全连接层将融合后的特征向量映射到输出空间。输出空间的维度取决于具体的任务,例如分类、分割或者其他的任务。通过训练数据集,PointNet可以学习到将点云数据映射到正确的输出空间的映射函数,从而实现对点云数据的分类、分割等任务。 总结一下,PointNet是一种用于点云数据处理的深度学习模型。它通过将点云数据...
提出一个新颖的模型---PointNet,直接以3D点云坐标作为输入,在满足输入点云排列不变性(允许任意数量输入且输出不以输入点的顺序所改变条件下,提取点云所代表物体的特征信息。 介绍 三维深度学习 多视角2D图片表示三维物体 使用体素构建物体三维模型, 使用3DCNN提取特征 ...
,输出一组大小为 的点集,其中每组对应于一个局部区域。 在卷积神经网络中,局部区域是由卷积核大小决定。而PointNet++的局部区域由指定度量距离定义。 有两种构造局部区域集的方法: k近邻(kNN)搜索:它查找采样点在点集中固定数量的相邻 个点。 球查找 (Ball query):以质心为圆心,指定半径的球体范围内的所有点(上...