从论文中的这幅分类实验结果图可以看出来,多尺度(MSG,MRG)和单一尺度相比(SSG)对分类的准确率没有什么提升,有一个好处是如果点云很稀疏的话,使用MSG可以保持很好的robustness。对于robustness效果random input dropout(DP)其实贡献更大。 从论文中的分割实验结果看,使用(MSG+DP)之后的确是比SSG结果提升了,在非均匀...
点与点之间的空间关系。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,论文作者提出了将局部特征和全局特征进行串联的方式来聚合信息。 不变性。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。论文作者提出了在进行特征提取之前,先对...
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...
首先要说清楚,PointNet所作的事情就是对点云做特征学习,并将学习到的特征去做不同的应用:分类(shape-wise feature)、分割(point-wise feature)等。 PointNet之所以影响力巨大,就是因为它为点云处理提供了一个简单、高效、强大的特征提取器(encoder),几乎可以应用到点云处理的各个应用中,其地位类似于图像领域的AlexN...
论文名称:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 主要内容: 本文利用点云的无序性和旋转不变性,提出了一个深度网络,直接将点云的(x,y,z)坐标作为输入,根据网络结构的不同可以完成分类、目标部分分割和场景分割任务。
PointNet系列论文解读 1.简介 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...
这篇文章[1]是 PointNet 的改进版。PointNet 是直接将神经网络用于点云数据处理的先锋,虽然 PointNet 在 3D 任务上取得不错的效果,但其还是存在不足。PointNet 忽略了点云数据间的空间局部结构,从而不能很好地识别更细粒度的模型,也不能很好地泛化到复杂的场景。PointNe
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。
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.....
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本，其核心是提出了多层次特征提取结构，有效...