PointNet论文理解和代码分析（详解）
通过核心代码来理解一下PointNet++中的hierarchical structure(也叫set abstraction layers)到底是这怎工作的,上图是3层set abstraction layers(以SSG(单一尺度)为例)。 我们以第一层set abstraction layers为例解释一下,对应line9代码(PointNet Set Abstraction (SA) Module)。假设输入点云数据是(16,1024,3),也就...
PointNet++代码 1. PointNet的不足与PointNet++的解决方法 1.1 PointNet存在的问题 PointNet存在的一个缺点就是无法获取局部特征。在PointNet中,要不就是对单个点进行$1×1$卷积操作,要不就是对所有点进行最大池化获得全局特征,虽然每个点都映射到了高维空间中,但还是丢失了很多局部信息,如下图: 从很多实验结果...
PointNet论文理解和代码分析(详解) 简介 3D展示有以下几种常见情况: multi-view images(多视角的图片)+2D CNN:图片表示3D数据存在失真。 vulmetric data(3D体素)+3D CNN:voxel的分辨率太小,不同物体区别不大,分辨率太高,复杂度太高。 mesh data+GNN:图卷积神经网络处理网格数据。 image depth+ CNN:带有深度的...
代码下载 这部分很简单啦,github上作者放出了TensorFlow的版本,这里使用的是Pytorch的版本,链接如下:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch。 按照页面的指示把代码和数据集下载到本地。 02 数据集 首先看一下数据集到底是什么样的,这里用的包含16类样本的ShapeNet。里面有好多个文件夹,每个文件夹里面放着同...
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。
mlp代表多层感知机，括号中是感知机的层数，批标准化（Batchnorm）本⽤于所有带有ReLU函数的层，Dropout层被⽤于分类⽹络中最后⼀个多层感知机中。代码详解 ⾸先我先来讲解分类⽹络，图中深⾊部分，⾸先输⼊点经过⼀个transform，再经过多层感知机，再经过⼀个feature transform，再经过多层感知机...
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。
pointnet pytorch cpu代码详解 cpu版本的pytorch 由于版本、环境等问题,以及有时安装缓慢,或者安装失败,导致浪费时间,下面记录一下torch包的离线安装,以便查阅。 pytorch安装(cpu版) 用官网的下载命令 conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch pip install torch==1.4.0+cpu torchvision==0.5.0+cpu -f...
运行代码会出现下面的问题,我们一个一个来说。 01 运行到第19行:调用provider.py输入数据。有两个问题指向这个代码。分别是: 1) Traceback (most recent call last): File"provider.py", line 8, in <module> import cPickle as pickle ModuleNotFoundError: No module named'cPickle' ...