PointNet++ 在不同尺度提取局部特征,通过多层网络结构得到深层特征。PointNet++按照任务也分为 classification (分类网络)和 segmentation (分割网络)两种,输入和输出分别与PointNet中的两个网络一致。 PointNet++会先对点云进行采样(sampling)和划分区域(grouping),在各个小区域内用基础的PointNet网络进行特征提取(MSG、MRG...
PointNet中global feature直接由max pool得到,容易造成信息丢失 ==> PointNet++采用层级结构,可以有效的依据不同的感受野大小来提取不同区域的局部特征 PointNet中采用TNet来保证点云特征旋转的不变性 ==> PointNet++采用局部相对坐标进行特征提取,剔除了TNet网络 针对稀疏点云导致样本不均匀问题,PointNet未做处理 ==> ...
常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络,可以实现对点云的分类和分割,其首页地址为: Stanford University其主要从 解决点云的无序性和保证旋转一致性两个方…
对于分割网络来讲,PointNet直接整合global feature和local embedding特征 ==> PointNet++采用Encoder - Decoder结构,特征通过skip link concatenation进行连接 2. PointNet++网络结构 PointNet++网络结构如图所示,主要包含set abstraction(SA)块,分割网络中上采样的插值操作(interpolate),其中SA由sampling layer grouping layer...
图2 PointNet网络结构在PointNet中，点云数据首先通过多层感知器（MLP）进行处理，以提取每个点的局部特征。每个点的坐标和其他属性（如颜色、法向量等）被输入到一个MLP中，通过多个全连接层将其映射到一个新的特征向量，以提取高级别的特征。然后，MLP的输出被输入到一个最大池化层中，用于聚合整个点云数据的...
3D目标检测模型PointRCNN借鉴了PointNet++和RCNN的思想，提出了自底向上的生成和调整候选检测区域的算法，网络结构如下图所示：PointRCNN的网络结构分为两个阶段：第一阶段自底向上生成3D候选预测框；第二阶段在规范坐标中对候选预测框进行搜索和微调，得到更为精确的预测框作为检测结果。第一阶段：对3D点云数据进行...
图2 PointNet网络结构 在PointNet中,点云数据首先通过多层感知器(MLP)进行处理,以提取每个点的局部特征。每个点的坐标和其他属性(如颜色、法向量等)被输入到一个MLP中,通过多个全连接层将其映射到一个新的特征向量,以提取高级别的特征。 然后,MLP的输出被输入到一个最大池化层中,用于聚合整个点云数据的信息。最...
PointNet与PointNet++的核心在于处理不规则分布的3D点云数据。PointNet的网络结构如下：输入为点云数据的张量，其中包含点的个数与空间坐标信息。作者通过输入变换与特征变换，确保点云数据对空间变换的不变性，这类似于图像处理中对图像进行翻转、旋转等操作后仍能保持不变的性质。输入变换通过训练网络得到转换...
而PointNet++使用反向插值+skip connection的方法获得一个兼具全局和局部的特征。分割网络的结构图如下: 总结 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...
总结一下PointNet网络的整体架构如下图所示。 PointNet++ PointNet++是PointNet的改进版,PointNet在分类任务和Part Segmentation上都取得不错的结果,但是其在Semantic Segmentation上却无能为力。原因在于其并无法学习到点与点之间的关系。所以PointNet++根据2D CNN的思想改进了这一缺点。