PointNet是一种直接处理无序点集的深度学习网络,它解决了传统卷积神经网络无法直接处理点云数据的问题。通过一系列精心设计的网络层,PointNet能够直接从原始点云数据中提取出有用的特征,进而实现分类、分割等任务。 二、PointNet基本原理 无序点集处理:PointNet通过对称函数(如最大池化)来解决点云数据的无序性问题,确保...
最近学习了 PointNet,发现这个系列的网络好多,于是打算写一个系列文章挨个介绍一下主要特点。 挖个坑,不一定填(逃 点云是什么? 点云的概念是从现实中的 3D 扫描技术而来的。 常用的 3D 扫描技术是 LiDAR,这个仪器会从发射端发射一些激光,打到被扫描的物体上,反射后被仪器接受。通过计算发射和接受的时间差,就可...
Github链接 1. 介绍 PointNet++的基本思想:PointNet++是一个多层次神经网络,分层处理在度量空间中采样的一组点。首先,通过基础空间(underlying space)的距离度量将点集划分为重叠的局部区域;与CNN相似,我们通过从周围的点来捕获来精细的几何结构来提取局部特征;这些局部特征将继续被组合成更大的单元,并被处理以生成更...
参考自,PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 代码仓库地址为:https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍 这次介绍的是一个比较基础的工作,针对空间点云,进行分类或者语义分割的框架,现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。 该工作的目的就是,输入点云信息,...
下面将详细介绍PointNet的原理及其实现。 首先,PointNet的输入是一个维度为(N, D)的点云,其中N是点的数量,D是每个点的特征维度。然后,PointNet通过一系列变换和最大池化操作来实现对点云的特征学习。 PointNet的核心变换操作是T-Net,它是一种全连接神经网络层,用于学习将点云对齐到一个规范的坐标系中。T-Net的...
此外,还可以在网络设计中引入稀疏性约束,以更好地适应稀疏的点云数据。 如何选择合适的损失函数? 损失函数的选择取决于具体任务。对于分类任务,常使用交叉熵损失;而对于分割任务,则可能采用基于距离的损失函数,如均方误差(MSE)等。在实际应用中,可以根据任务需求和实验效果进行灵活调整。 四、结语 通过本文的详细介绍...
介绍 组成 1.PointNet classification network分类网络 part segmentation network 数据集 1.point clouds sampled from 3D shapes 2.ShapeNetPart dataset. 结构 其主要分成以下三部分: 数据处理 model构建 结果选择 数据处理 将点云处理成程序可用的格式,具体实现在provider.py中,主要包含了数据下载、预处理(shuffle->...
图2,PointNet架构:分类网络以N个点作为输入,应用输入和特征转换,然后通过max pooling 聚合点特征。输出是M类分类评分。分割网络的分类网络的延伸。它将全局和局部特征和每一点分数输出。MLP是多层感知器,括号内为其层尺寸。batchnorm用于所有图层ReLU。降层是用于分类网络最后的MLP。
FPS最远点采样:基于cuda的并行计算实现.tf_ops/sampling/tf_sampling_g.cu 用SSG分类网络进行采样与分组后进行pointnet, pointnet体现在conv2d、池化、全连接。其中全连接在模型文件pointnet2_cls_ssg等中操作,ssg网络和conv2d、池化都在pointnet_util文件的pointnet_sa_module方法里。 可视化?