图2 PointNet架构 该分类网络以n个点作为输入,进行输入和特征转换,然后通过最大池法对点特征进行聚合,输出是k个类别的分类分数,分割网络是分类网络的延伸,它连接全局和局部特征,并输出每个分数," mlp "表示多层感知器,括号中的数字表示层大小,Batchnorm用于所有带有ReLU的层,在分类网的最后一个mlp中使用了Dropout层...
点云特征提取器 点云特征提取器采用多层感知机(MLP)对每个点进行特征提取。MLP可以对每个点的坐标和其他信息进行非线性变换,从而提取出更具代表性的特征。通过这种方式,PointNet网络能够捕捉到点云数据的局部细节和几何结构。 全局特征聚合器 全局特征聚合器通过最大池化操作将提取出的局部特征整合成全局特征。最大池化...
最后经过一个 mlp 输出点云的类别。 语义分割 将n*64 和向量 1*1024 (重复 n 次)两个矩阵合并并经过两个 mlp 输出每个点的分类。 PointNet可以被证明! PointNet对噪声不敏感,其原因是使用maxpooling,可能噪声特征小于特征,进而被滤掉。 将无用的信息点去掉,就形成 Critical Point Sets ,添加一些小于 Critical...
分割网络(segmentation network)是分类网络的扩展。它将全局(global feature)和局部特征连接,输入mlp并最终输出每点的分数。 图中mlp代表多层感知器,括号中的数字是mlp每一层大小。每一层的mlp都用了ReLU激活函数以及Batchnorm。最后一个mlp使用了Dropout。所有点以及特征都共享一个mlp。 PointNet的三个关键模块 (1)...
PointNet首先通过共享的MLP来提取每个点特征，然后利用池化操作再将所有点的特征合并为一个全局特征向量。...
代码中就是使用了多层这样的卷积层，来完成论文中的多层感知机mlp。另外，论文中十分重要的创新点：对称...
PointNet的核心思想是利用多层感知机(MLP)对每个点进行特征提取,然后通过最大池化层将点的特征聚合为全局特征,最后利用这些特征进行分类或回归等任务。 二、PointNet++:层次化点云特征学习 PointNet虽然取得了不错的性能,但它忽略了点云数据中的局部结构信息。为了解决这个问题,研究人员提出了PointNet++。PointNet++通过...
变换矩阵的函数,并对初始点云应用这个变换矩阵,这一部分被称为输入变换。随后通过一个mlp多层感知机后,再应用一次变换矩阵(特征变换)和多层感知机,最后进行一次最大池化。 作者认为以上这个阶段学习到的变换函数是如下图所表示的函数 和 ,保证了模型对特定空间转换的不变性(注意到深度学习实际上是对复杂函数的拟合)...
针对pointnet存在的点与点之间相关性的缺失,在pointnet++中使用局部采样+分组+pointnet的结构进行解决,并考虑到了点云的稀疏性解决方案,之后很多深度学习的研究在此基础上展开,习惯上称为pointnet家族(point-wise MLP),比如Frustum,flowNet 3D,LSAnet,PAT等等。个人认为更高的准确度需要点云等3D数据与图像结合进行深度...
PointNet 的架构中,mlp 代表多层感知器。T-Net 是一个微小的变换网络。 通常,它是卷积、完全连接和最大池化层的一种灵活使用方式。我发现一开始可能会很难理解这些,因此我们可以直接看代码去更好地理解。 首先,我将给出一个示例点云,它每行是(x,y,z,r,g,b)。其中每行代表一个点。假设我们在这个例子中有...