PointNet++是PointNet的延续,一定程度上弥补了PointNet的一些缺陷。PointNet++提供了比较好的表征网络,后序的点云处理发展很多论文都是用到了这种表征方式。不过PointNet++相对于PointNet不管是分类还是分割任务,总体的准确率大概只提升了2-4个点。 参考资料 PointNet论文 PointNet++论文 PointNet作者演讲 三维点云网络——P...
点云论文梳理 pointnet 点云数据特点: 解决方法: PointNet++ 解决方法: 基本思路: 难点: 点云论文梳理 相关论文梳理(based on point clould) 利用深度学习来处理3D点云数据的方法有很多,有单模态的,也有多模态的,下面介绍单模态算法 自从pointnet出世以来,点云处理迎来了光明的时刻,后续网络都有借鉴pointnet思想来延...
PointNet网络架构如下图所示,分类网络和分割网络共享很大一部分结构。 我们的网络有三个关键模块:作为对称函数的最大池化层,用于聚合来自所有点的信息;局部和全局信息组合结构;以及两个联合对齐网络,用于对齐输入点和点特征。 无序输入的对称函数 为了使模型对输入置换保持不变,存在三种策略:1)将输入按规范顺序排序;2...
作者最终选择使用max pooling来聚合全局信息,并在后面从理论上证明了,当特征维数足够大时,max pooling可以模拟论文中所述的任意对称函数f。推导略。 (2)点间关系的解决方案: 一个物体通常由特定空间内的一定数量的点云构成,也就是说这些点云之间存在空间关系。为了能有效利用这种空间关系,论文作者在...
PointNet1 是斯坦福大学研究人员提出的一个点云处理网络,与先前工作的不同在于这一网络可以直接输入无序点云进行处理,而无序将数据处理成规则的3Dvoxel形式进行处理。输入点云顺序对于网络的输出结果没有影响,同时也可以处理旋转平移后的点云数据。点云是...
此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet,并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务,如分类、语义分割和目标识别。不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系,点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此,在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前,需要...
Pli,xli,xlj分别是网络第l层中邻居j的输入坐标、输入特征和特征。hθ表示以x l j和相对坐标(p l j−p l i)的级联作为输入的共享MLP。请注意,由于具有单规模分组(每个阶段使用一个SA块)的PointNet++是原始论文[30]中使用的默认架构,因此我们将其称为PointNet++,并将其用作我们的基线。
今天要聊的论文是斯坦福大学Charles等人在CVPR2017上发表的论文,提出了一种直接处理点云的深度学习网络——PointNet。 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation. 可以说,这篇论文具有里程碑意义。为什么这么评价? 因为在PointNet之前,点云没办法直接处理。
论文阅读|可直接处理无序3D点云的神经网络PointNet 目录 论文相关信息 Abstract 1.Introduction 网络的架构 补充 点云的性质 MLP实现 参考 论文相关信息 1.论文题目:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 2.发表时间:2016.12 3.文献地址:https://arxiv.org/pdf/1612.00.....
cvpr2019 点云相关论文Modeling Point Clouds with Self-Attention and Gumbel Subset Sampling 热度: 智能电网中用于电力线检测的自主点云分割技术 Autonomous Point Cloud Segmentation for Power Lines Inspection in Smart Grid 热度: Breath-Hold Water and Fat Imaging Using a Dual-Echo Two-Point Dixon ...