图3 PointNet++网络框架示意图 Set Abstraction 由结构图可以看出,整个PointNet++的特征提取部分由若干个Set Abstraction组成,每个Set Abstraction包括sampling、grouping、pointnet三部分组成。 sampling 由于点云的实际应用中,数据量往往非常大,使用全部的点参与计算会导致计算量过大,因此作者首先采用了一个最远点采样的方式...
Max Pool方法示意图如下: 在进行特征升维后,我们分别取各个维度中每个点最大的一个值,将他们组成最后的特征矩阵,就是Max Pool的做法。易得,这种方法不管输入点的顺序是什么,得到的特征矩阵都是一致的。 T-Net T-Net用在input transform和feature transform中,其本质也是一个微型的PointNet,作用是将原始点矩阵或...
这个上采样的过程通过最近的k个临近点进行插值计算得到。完整的PointNet++的网络示意图如下图所示。 3.2.2 不均匀点云数据的特征提取 不同于图片数据分布在规则的像素网格上且有均匀的数据密度,点云数据在空间中的分布是不规则且不均匀的。虽然PointNet能够用于对各个点云局部提取特征,但是由于点云在各个局部均匀性不...
这个上采样的过程通过最近的k个临近点进行插值计算得到。完整的PointNet++的网络示意图如上图Figure2所示。 ▎不均匀点云数据的特征提取 ||在非均匀采样密度下的鲁棒特征学习 非均匀采样密度:non-uniform sampling density 不同于图片数据分布在规则的像素网格上且有均匀的数据密度,点云数据在空间中的分布是不规则且...
如果将多个这样的处理模块级联组合起来,PointNet++就能像CNN一样从浅层特征得到深层语义特征。对于分割任务的网络,还需要将下采样后的特征进行上采样,使得原始点云中的每个点都有对应的特征。这个上采样的过程通过最近的k个临近点进行插值计算得到。完整的PointNet++的网络示意图如下图所示。
作者提到这个问题需要解决，并且提出了两个方法：Multi-scale grouping (MSG) and Multi-resolution grouping (MRG)。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...
PointNet系列 PointNet系列 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...
这种重复迭代配准的过程实际上构成了一个递归神经网络, 下图即为整个计算过程的示意图。 网络训练时的目标函数定义为如下Frobenius范数: 其中G_est, G_gt ∈ SE(3)分别为预测刚性变化和真实刚性变化,I_4为四阶单位矩阵。 实验结果 本文在ModelNet40数据集上训练,测试时选择了不同与训练集类别的点云测试结果。并...
示意图中的SessionID_1和SessionID_2说明UserName_1开启了两个IE窗体。 建立两个个哈希表结构OnlineUsersHash和OnlineUsers_SessionIPHash,当用户访问Bincess时,会为他分配一个SessionID。令用户的IP地址和用户名称建立一个一一对应的关系。如果用户开启了新的窗口,则检查用户的IP地址或用户名是否已经在OnlineUsersHash...