在论文中,作者给出了对比实验,可以看出当点云缺失个数达到20%时,PointNet++的性能还不如PointNet。因此,通过固定范围选取的固定个数的近邻点是不合适的,pointnet++提出了两个解决方案,多尺度分组(MSG)和多分辨率分组(MRG)。 1. Multi-scale grouping (MSG) MSG方法如上图左,就是在每一个分组层都通过多个尺度...
从论文中的这幅分类实验结果图可以看出来,多尺度(MSG,MRG)和单一尺度相比(SSG)对分类的准确率没有什么提升,有一个好处是如果点云很稀疏的话,使用MSG可以保持很好的robustness。对于robustness效果random input dropout(DP)其实贡献更大。 从论文中的分割实验结果看,使用(MSG+DP)之后的确是比SSG结果提升了,在非均匀...
PointNet论文理解和代码分析（详解）
论文的Abstract中介绍到,点云是一种重要的几何数据结构。不同于以往的研究,作者设计了一种新型直接处理点云的神经网络结构PointNet。PointNet能提供统一的结构在分类,语义分割等应用上。 介绍 输入为三通道点云数据,(x,y,z)(x,y,z),输出整体的类别或者每个点所处的部分或者每个点的类别。对于目标分类任务,输出为...
本文主要对PointNet(之前有解读论文[1])的代码进行了分析和解读,有助于进一步理解其思想。可以发现,PointNet的结构并不复杂,比起CNN还要简单一些。理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用,本文对该部分进行了详细的说明。另外,可以看到,PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息,所有的卷积操作都是针对单个...
PointNet++论文详解 PointNet论文在上篇已经提到了,它最大的贡献就是可以将点云直接输入至神经网络中,在PointNet一文出现以后,MaxPooling就成了点云深度学习中必然会出现的一个part。 然而!!! 作为一个开山的网络,它肯定是有很多不足的,不然后面的人如何创新如何研究。
简介:本文将深入探讨PointNet++这一点云深度学习处理的里程碑工作,详细解读其论文内容,并通过代码复现的方式,帮助读者理解并掌握其核心技术。无论是计算机科学领域的专业人士,还是对深度学习有兴趣的非专业读者,都能通过本文的讲解,轻松掌握PointNet++的原理和应用。
PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space论文解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
【论文解读】F-PointNet 使用RGB图像和Depth点云深度 数据的3D目标检测,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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。