加粗的为重点部分,有一些我会在引用块后对加粗块做一些基于自己的理解的解释; 来自斯坦福大学于2017年发表的论文,该网络为从对象分类、部件分割到场景语义分析的各种应用提供了统一的体系结构。虽然简单,但PointNet是高效和有效的。从经验来看,它表现出与最先进水平持平甚至更好的强劲表现。理论上,这篇论文提供了关于...
本系列会对pointnet系列论文以及源码进行解读,这篇文章会简单介绍一下pointnet论文的解读,会挑出每一章重点的部分解读一下,并补充一些基础知识: 0. 前言 pointnet是用输入的点云信息来做3D物体分类和分割的网络模型。 论文下载地址 tensorflow版源码 (先挖个坑,之后有时间会写一下这个介绍) 1. 介绍 已存在的对点...
数据集的准确率高达89.2%。下图是pointNet点云分类的框架 引用:CharlesR.Qi,HaoSu, KaichunMo,andLeonidasJ.Guibas.Pointnet:Deeplearningonpointsetsfor3dclassicationandsegmentation.In The IEEE Conferenceon 智能推荐 论文阅读|可直接处理无序3D点云的神经网络PointNet ...
PointNet++ 论文学习 PointNet在进行学习时,只对一个点或者只对所有点进行处理,因此存在的问题主要有两个,一是没有局部上下文,二是对平移不变性有一定的影响(如果对物体进行平移,所有点的特征都会出现变化)。为了解决这些问题,作者提出了PointNet++,通过使用多层次的特征提取结构来更好的提取局部特征(其想法与CNN感受野...
为了克服其无序性,以及不均匀的空间分布带来的影响,许多研究者采取平面投影,或者使用体素网格对原始点云进行转换,但这些方式都是以损失三维信息或者增大数据规模为前提.PointNet[1]创新性的使用原始点云作为输入,提取特征并处理.PointNet++[2]则在此之上,更进一步地加强了对局部特征的提取能力.论文结合深度学习中的...
山东大学学报(工学版) Journal of Shandong University(Engineering Science) ISSN 1672-3961,CN 37-1391/T 《山东大学学报( 工学版) 》网络首发论文 题目: 基于 F-PointNet 的 3D 点云数据目标检测 作者: 万鹏 收稿日期: 2018-08-14 网络首发日期: 2019-08-28 引用格式: 万鹏.基于 F-PointNet 的 3D 点...
在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等顶级会议发表十余篇论文,引用数超过9000,并曾获ICCV2019最佳论文提名奖。其提出的3D深度学习以及物体检测算法PointNet, PointNet++等在业界被广泛应用。02 内容摘要3D物体检测在增强现实、机器人与自动驾驶中都有着普遍的应用。随着业界需求的增加与深度学习的出现,相关的算法在近几年有了...
3D数据通常是点云,在论文常说到点云是非结构化的,什么是非结构化,我的理解是数据与数据之间是有固定距离的(包括方向),比如图像的固定距离就是一个像素距离。 非结构化的问题是不能用使用卷积这类操作,而众所周知,全连接层的使用往往带来巨大的计算量,这是点云的一大问题。 至于涉及到的数据的延伸,如voxel或者...
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本，其核心是提出了多层次特征提取结构，有效...
。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。 本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲述、论文复现和代码详解。包括...物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试; 详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。