PointNet++论文翻译如下:PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 摘要 此前很少有研究在点集上进行深度学习。PointNet[20]是这一方向的先驱。然而,由于设计原因,PointNet无法捕捉由度量空间点所形成的局部结构,这限制了它识别细粒度模式的能力
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 ...
详细阅读 以下的部分不是对于论文的简单翻译,而是在理解的基础上对论文各部分又做的局部性总结,个人认为第二部分和第三部分是重点。 0 摘要 以前的PointNet有劣势:劣势就是PointNet不能捕获 点云深度学习系列一: PointNet和PointNet++ 的相关文章,不会全文翻译,只总结自己觉得重要的点。感兴趣的同学,可以去阅读...
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...
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++论文的翻译 参考: https://blog.csdn.net/weixin_40664094/article/details/83902950 https://blog.csdn.net/pikachu_777/article/details/82993153
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...
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)。
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。