从本质上来说,要么对一个点做操作,要么对所有点做操作,实际上没有局部的概念(local context),比较难对一些精细的特征进行学习在,在分割的过程中会存在一些局限性。同时由于缺少local context ,其在平移不变性上也有一定的缺陷。因为对点云数据做平移操作后,所有的数据都将发生变化,导致所有的特征,全局特征都不一样...
PointNet有一个缺陷:无法捕获local content。因为要么是shared MLP作用在每个point上,要么是max pooling对全部点的信息进行summarize。为了解决PointNet的这一缺陷,作者设计了PointNet++这一分层神经网络,其核心思想是在局部区域递归地应用PointNet,如下图所示: PointNet++的核心组成主要包括上图左半部分的set abstraction和右...
前面我们提到了PointNet的一个缺陷,即没有提取局部特征这一过程。这在实际使用过程中该缺点往往会导致模型泛化能力有限,特别是在复杂场景下。 那么作者在PointNet++文章中(总体结构图如上),主要针对三个问题,提出了三种解决方法,分别为: 问题1:一个点云图往往有非常多的点,这会造成计算量过大而限制模型使用,如何解...
另外,可以看到,PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息,所有的卷积操作都是针对单个点的进行的。这一点在PointNet++中得到了关注,后面的文章会对其进行解读。 01 代码下载 这部分很简单啦,github上作者放出了TensorFlow的版本,这里使用的是Pytorch的版本,链接如下:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch。
对于PointNet 层,作者这里并不是直接使用原版的 PointNet[2],而是在其基础上加入了多尺度信息。原版的 PointNet 是在单尺度下进行局部特征的学习,然而当局部点云数据密度比较小时,可能由于采样的缺乏而无法学习到任何有效的特征信息。因此,作者提出在 PointNet 层基础上,对其输入进行密度自适应,主要有两种方法: ...
Introduction 第一段简单地说明了以往研究人员处理点云数据的方式以及这种方式的缺陷。在本文中,我们探索...
【附源码】YOLO系列教程之缺陷检测实战(钢材表面划痕、裂纹,布料表面脏污、染色不均等) 1606 21 5:40:33 App 人工智能医学影像处理实战:医疗大数据、影像组学、临床研究应用、SCI论文解读、Python数据处理、机器学习论文一口气学爽! 1231 24 12:14:50 App 【YOLOv5+YOLOv8】目标检测实战系列!大佬带你手撕基于PyTorc...
PointNet只关注了3D点云的全局信息,对于局部信息的利用不够充分,在平移不变性上有一定缺陷,后来作者提出了PointNet++。 七、代码分析 (略) 参考:https://cloud.tencent.com/developer/article/1640702 https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-05-10-13 ...
实践教程|YOLOv5实战之PCB板缺陷检测实战,机器视觉缺陷检测在各行业中的应用四个实例浅析。人工智能/深度学习/神经网络/机器视觉 205 14 36:53:57 App 强推!浙大公开课2023年B站最好最全的机器学习课程,从入门到实战!人工智能/深度学习/计算机视觉/神经网络/AI/机器学习/机器视觉 1020 26 17:50:20 App 这也太...
pointnet 缺陷:对比3Dcnn 3D和2D很像,只是变成了3D卷积,多级学习 不断抽象特征,平移不变性。 pointnet 一开始对每个点做MLP低维到高维的映射,把所有点映射到高维的特征通过Max pooling 结合到一起 本质上来说,要么对一个点做操作,要么对所有点做操作,实际上没有局部的概念(loal context) ,比较难对精细的特征做...