无序性:重排输入点的顺序,表示的还是同一组点云顺序,网络的输出应该一致。 2.变换不变性:对同一组点云做仿射变换(比如最简单的旋转),网络的输出也应该一致。 3.交互性:一组点云内点与点之间应该具有某种关联性。 针对上述3D 点云的特点,PointNet设计了一种网络来处理上面三个问题: Max pooling:使用对称函数(Sy...
PointNet 使用网络训练出了 D 维空间的变换矩阵。 此时我们再来看看网络结构: 分类网络:输入的是 n 个三维坐标(实际上可以更多维度),预测了一个3*3变换矩阵做了变换,然后使用 MLP 对每个点做一个 embedding,之后再在 feature 空间中预测了变换矩阵做变换,然后又做了 embedding,最后 maxpooling 得到全局特征。用全...
实际上通过网络结构看出T-net结构是一个mini的Pointnet做特征提取,是个弱监督学习设计,我理解为需要训练一个矩阵对输入点(或者深层特征)进行坐标变换,个人认为这样的设计实际上是可以保留原始点云的部分特征,为后面的concat操作提供更多特征。源码中在点云分类部分使用到了 T − n e t T-net T−net,点云分割...
PointNet++的主要特点有以下几点: 首先,PointNet++可以处理不同大小和形状的点云数据。其通过随机采样点的方式,将无序的点云数据转换为有序的点云数据,然后进行处理。 其次,PointNet++采用了一种金字塔式的网络结构,这个网络结构可以对点云数据进行多尺度的处理,从而提取出更加细致的特征。 最后,PointNet++引入了注意...
PointNet的网络结构由两个主要部分组成:全局特征提取网络和局部特征提取网络。全局特征提取网络用于提取整个点云的全局特征,而局部特征提取网络则用于提取每个点的局部特征。这种结构使得PointNet能够同时捕捉点云数据的全局和局部信息。 全局特征提取网络 全局特征提取网络的主要任务是从整个点云数据中提取全局特征。在PointNet...
探索PointNet家族，一系列旨在处理点云数据的神经网络，本文将逐一介绍它们的主要特点和应用场景。点云，源于3D扫描技术，如LiDAR，通过激光反射获取物体表面的多个点，构成数据的特殊结构。点云数据具有稀疏性、非均匀分布以及额外属性（如法向量、颜色）等特性。开山之作PointNet[1]是点云神经网络的奠基之作...
PointNet++是PointNet改进版，PointNet在分类和Part Segmentation表现良好，但在Semantic Segmentation受限。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...
定理1证明了PointNet(vanilla)的网络结构能够拟合任意一个在Hausdorff空间上连续的函数。其作用类似证明神经网络能够拟合任意连续函数一样。 同时,作者发现PointNet模型的表征能力和maxpooling操作输出的数据维度(K)相关,K值越大,模型的表征能力越强。
在 PointNet 中，其核心思路包括对齐输入点云、特征提取、最大池化等步骤，以提取全局特征用于分类任务，或是将全局特征与局部特征结合用于分割任务。PointNet 通过 T-Net 网络学习转换矩阵，实现对齐，保证模型对空间变换的不变性。而 PointNet++ 则通过多层次结构，有效提取局部特征和全局特征，增强模型的...