对于分类任务,将全局通过特征通过MLP来预测最后的分类分数;对于分割任务,将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行串联,再通过MLP得到每个数据点的分类结果。 4. 实验结果分析 码字不易,如果对你有帮助的话,欢迎点赞 收藏 关注支持一波 ༼ •̀ •́ ༽ 【参考整理】 【1】PointNet系列论文解读 ...
Max Pool 可以说是PointNet的核心思想了,但细究原理其实很简单。由于PointNet 是直接将点云集合输入到网络中,因此要求点云输入顺序不同,提取出来的特征也是不能改变的,即需要找到一个函数,可以使得输入的顺序改变,结果也不改变。自然而然的可以找到一些可选选项:取最大值、取平均值,取和等方法。而PointNet使用的就...
通过对模型在测试数据集上的推理结果进行评估和分析,我们可以了解模型的性能、找出模型存在的问题和改进的空间,并进一步优化模型的训练和推理过程。利用可视化技术将模型的推理结果展示出来,可以帮助我们直观地理解模型的预测过程和结果,加深对模型的认识和理解。 在训练完PointNet++模型后,进行推理是必不可少的环节,它...
PointNet++依据2D CNN思想改进，通过SA模块进行特征学习。模块首先采样关键点，围绕每个关键点选取球形区域内点作为Grouping，应用PointNet提取特征。每个点特征不仅包含自身信息，还融合领域内周围点关系。关键点坐标变换确保不变性，输入变换后球形区域内点相对关系确定。最终得到的点特征包含多层次特征学习结果。...
3D点云数据分析：pointNet++论⽂分析及阅读笔记PointNet的缺点：1. PointNet不捕获由度量空间点引起的局部结构，限制了它识别细粒度图案和泛化到复杂场景的能⼒。利⽤度量空间距离，我们的⽹络能够通过增加上下⽂尺度来学习局部特征。1. 点集通常采⽤不同的密度进⾏采样，这导致在统⼀密度下训练的⽹络...
PointNet层使用PointNet对结果进行特征学习，输入为降采样后的点特征，输出为新的点特征。这一部分包括点特征嵌入、局部区域池化和进一步处理等步骤，形成多尺度特征。PointNet++还面临了非均匀采样密度的问题，为此提出了多尺度分组（MSG）和多分辨率分组（MRG）两种解决方案。MSG方法通过不同半径的query ball...
变换不变性:作为一个几何对象,点集的学习表示应该对某些变换保持不变。例如,旋转和平移所有点不会改变全局点云的类别,也不应改变点云的分割结果。 PointNet架构 工作流程简述 分类网络(classification network)以 个点为输入,应用输入和特征变换(input and feature transformations),然后通过最大值汇聚(max pool)聚合点...
分类与分割应用：PointNet 结构不仅适用于分类任务，还能够输出逐点分割结果。通过在每个点上应用最大池化操作并连接到MLP层，可以输出精确的类别概率，以便进行细致的分割。实验效果与局限性：在ShapeNet数据集上，PointNet在分割性能上表现出色，相较于当时其他方法，取得显著优势。其实际分割效果展示了在不同...
三、PointNet实测结果与分析 分类任务 在ModelNet40数据集上的分类任务中,PointNet表现出了较高的准确率。通过对比其他基准方法,我们发现PointNet在处理简单形状时具有明显优势。然而,在处理复杂形状和细节丰富的物体时,PointNet的准确率有所下降。这可能与PointNet对局部特征的捕捉能力不足有关。 分割任务 在ShapeNet数据...