pointnet论文翻译(二) 3. Problem Statement We design a deep learning framework that directly consumes unordered point sets as inputs. A point cloud is represented as a set of 3D points {Pi | i = 1, ..., n}, where each point Pi is a vector of its (x, y, z) coordinate plus extra...
pointnet论文翻译(一) We still has to respect the fact that a point cloud is just a set of points and therefore invariant to permutations of its members, necessitating certain symmetrizations in the net computation. Further invariances to rigid motions also need to be considered. Our PointNet is...
所有在引用块内的都是我针对原文做的翻译,其中也包含少量的个人理解; 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...
点云深度网络——PointNet 今天要聊的论文是斯坦福大学Charles等人在CVPR2017上发表的论文,提出了一种直接处理点云的深度学习网络——PointNet。 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation. 可以说,这篇论文具有里程碑意义。为什么这么评价? 因为在PointNet之前,点云没办法直接处理。
PointNet的结构非常简单,它先对每个点进行独立相同(identical & independent)处理,再使用一个简单的对称函数(symmetric function,它的性质是,改变输入参数的顺序,不影响最后的结果)得到特征向量。在论文中,这一对称函数非常简单,就是逐元素取最大值(max pooling)。
论文标题:PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 标签:有监督 | 特征学习、点云分类、语义分割 1 motivation 从名字都能看得出来是对PointNet的改进,迭代版本 关于PointNet的介绍,可以看我这篇文章: PointNet does not capture local structures induced by the metric spac...
根据这个摘要,我们可以大致的得出:pointnet++这个方法主要是提升了对点的集合的局部细节捕捉的一个能力,下面会详细分析论文中的具体细节和代码。 Introduction部分 这一部分主要是对网络结构进行了一个大体的介绍,以及需要解决的问题,文中指出:“The design of PointNet++ has to address two issues: how to generate...
论文中文翻译:https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/105217366 https://blog.csdn.net/qq_37314249/article/details/103605076 一、 存在的问题 3D点云是一种很重要的几何数据结构。由于其存在空间关系不规则的特点,因此不能直接将已有的图像分类分割框架套用到点云上。许多研究者会将3D点云转...
PointNet++论文个人理解 Abstract Motivation:PointNet不能捕捉局部结构信息,因此限制了其在细粒度任务和复杂场景的泛化能力。 作者提出了一个层级的网络来学习上下文尺度逐渐增大的局部特征。其次,点云中的点分布式不均匀的。为此,作者提出了一个新颖的点集学习层来自适应的学习多尺度特征。