第一个T-Net是在数据刚输入的时候,结构和上面的过程基本一致,该分支对样本进行一系列卷积及FC后输出是一个3*3的矩阵,然后先用样本和该矩阵相乘,根据论文的说法是对样本进行旋转对齐。第二个T-Net是加在第一次卷积之后的( 即n*64*2500),得到一个64*64的变换矩阵,对n*64*2500的样本进行变换。 通过实验发现...
同时,PointNet++还采用了分层抽样的策略,使得模型在处理大规模点云数据时,能够保持较高的效率和稳定性。 在代码实现上,PointNet++的复现需要掌握一些基本的深度学习框架知识,如PyTorch等。通过复现PointNet++的代码,我们可以深入了解其原理和技术细节,从而更好地应用在实际问题中。 为了帮助读者更好地理解和掌握PointNet++...
第一种方法通过栅格化方法,但是voxel总是比点云稀疏,所以会有部分信息丢失的问题。经过3D卷积 第二中方法通过投影的方式得到2D的数据,通过2D CNN进行处理,丢失了部分深度信息 第三种方法通过特征提取处理,使用全连接网络处理
在整体之外,还有两个分支网络做Transform(T-Net)。第一个T-Net是在数据刚输入的时候,结构和上面的过程基本一致,该分支对样本进行一系列卷积及FC后输出是一个3*3的矩阵,然后先用样本和该矩阵相乘,根据论文的说法是对样本进行旋转对齐。第二个T-Net是加在第一次卷积之后的( 即n*64*2500),得到一个64*64的变...
本文是对复现代码的解释,完整代码在simon3dv/PointNet1_2_pytorch_reproduced(ps:当时只写完pointnet就没时间更下去了, 反正现在pointnet++已经有至少两个pytorch版本了, 所以我也没更) 1.数据集和预处理 /experiments/prepare_data.ipynb 1.1 ModelNet40
请注意,上述代码片段仅作为示例,实际复现PointNet++时可能需要根据具体的数据集和硬件环境进行调整。此外,为了完全复现原论文的结果,可能还需要考虑更多的细节和技巧,如学习率调度、数据增强策略等。
pytorch复现:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch PointNet是来自斯坦福的Charles同学2017年在CVPR上的论文,这篇文章提出一种对点云运用深度学习的架构。该网络能够完成三维数据的分类,部分分割和语义分割任务。使用最大池化,很好地克服了点云的无序性。使用T-Net,解决了点云的平移旋转不变性问题。
PointNet论文复现及代码详解 “他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
论文模型介绍 二、复现精度 三、数据集 四、环境依赖 五、快速开始 Data Preparation Train Test 六、代码结构与详细说明 6.1 代码结构 6.2 参数说明 七、复现总结与心得 问题 总结 安装依赖 解压缩数据集 解压缩代码并链接数据集 训练模型 测试 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 In [...
PointNet 分类部分复现 只用了modelnet40的第一个部分训练的 大致思路和图像一样,只不过用的conv1d,在数据集处理上也稍有不同 my_Dataset.py: View Code configuratiion.py: View Code Model.py: View Code test.py: View Code train.py: View Code...