一、PointNet:点云处理的开创之作 PointNet是第一个直接处理点云数据的深度学习网络。它通过将点云数据看作一组无序的点集合,利用对称函数(如最大池化)来保证网络对点云数据的置换不变性。PointNet的核心思想是利用多层感知机(MLP)对每个点进行特征提取,然后通过最大池化层将点的特征聚合为全局特征,最后利用这些特征...
PointNet的结构相对简单,主要包括两个部分:特征提取网络和分类/回归网络。特征提取网络采用一系列的对称函数(如最大池化)来提取点云数据的特征。这些特征被送入分类/回归网络中进行最后的分类或回归任务。值得一提的是,PointNet还采用了一种名为“共享权重”的技术。这意味着所有的点云数据都使用相同的网络权重进行特征...
pointnet网络结构详解 先来看网络的两个亮点: 空间变换网络解决旋转问题:三维的STN可以通过学习点云本身的位姿信息学习到一个最有利于网络进行分类或分割的DxD旋转矩阵(D代表特征维度,pointnet中D采用3和64)。至于其中的原理,我的理解是,通过控制最后的loss来对变换矩阵进行调整,pointnet并不关心最后真正做了什么变换,...
点云具有旋转不变性,平移不变性,缩放不变性。针对该问题,网络增加了一个基于数据本身的变换函数模块T-Net,我在看别的博客,大多都是解释,生成点云旋转矩阵与输入点云数据相乘,使得与特征空间对齐来保证不变性。 对于特征空间对齐这个概念我一直不是很理解,在观看其他博客的时候,我得到了一种说法,实质上T-net得作用...
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。
三、pointnet网络结构详解 网络的两个亮点: 空间变换网络解决旋转问题:三维的STN可以通过学习点云本身的位姿信息学习到一个最有利于网络进行分类或分割的DxD旋转矩阵(D代表特征维度,pointnet中D采用3和64)。至于其中的原理,我的理解是,通过控制最后的loss来对变换矩阵进行调整,pointnet并不关心最后真正做了什么变换,只要...
三、pointnet网络结构详解 先来看网络的两个亮点: 空间变换网络解决旋转问题:三维的STN可以通过学习点云本身的位姿信息学习到一个最有利于网络进行分类或分割的DxD旋转矩阵(D代表特征维度,pointnet中D采用3和64)。至于其中的原理,我的理解是,通过控制最后的loss来对变换矩阵进行调整,pointnet并不关心最后真正做了什么变...
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PointNet原理详解 @ 目录 一、3D点云的挑战 二、排序不变性 三、几何变换不变性 四、网络结构和代码实现 一、3D点云的挑战 以无序点云作为输入,因此模型需要具备排序不变性 点云的旋转,平移不应该改变点云的类别,因此模型需要具备几何变换不变性 二、排序不变性...
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。...