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——PointNet论文解读 PointNet++论文解读以及代码分析 搞懂PointNet++,这篇文章就够了!
下面是论文当中的示意图。下面分别介绍一下这两种方法。第一种多尺度分组(MSG),对于同一个中心点,如果使用3个不同尺度的话,就分别找围绕每个中心点画3个区域,每个区域的半径及里面的点的个数不同。对于同一个中心点来说,不同尺度的区域送入不同的PointNet进行特征提取,之后concat,作为这个中心点的特征。也就是...
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...
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...
论文名称:PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in aMetric Space 原文作者:Charles R. Qi 以前很少有关于点云数据的深度学习算法研究。PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入...
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...
【论文解读】F-PointNet 使用RGB图像和Depth点云深度 数据的3D目标检测,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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.....
3D场景有很多表示形式,其中点云是最接近raw sensor data的数据形式,且不会像volumetric表示那样产生量化误差,或像multi-view表示那样产生投影误差。论文中涵盖的4项工作都是对点云数据的处理,这篇笔记主要对前3项工作进行了记录。 1 PointNet PointNet是一个用来处理点云数据的通用框架,可用来做分类、部件分割、语义...