图3 定性结果的部分分割。我们在所有16个对象类别中可视化CAD部分分割结果,我们展示了部分模拟Kinect扫描(左块)和完整ShapeNet CAD模型(右块)的结果。 场景中的语义分割我们的局部分割网络可以很容易地扩展到语义场景的分割,其中点标签可以成为语义对象的分类,而不是对象的局部标签。我们在斯坦福三维语义解析数据集[1]...
作者在 ShapeNet 部件数据集上进行了相关实验,实验结果如下: 整体mIoU 要优 2.3 个点以上。 Semantic Segmentation in Scenes 作者在 Stanford 3D semantic parsing dataset 上进行了实验,训练时对每个 block 随机采样 4096 个点,测试时对所有点运算。结果如下 可以看到 PointNet 获得了显著的性能提升。 可视化效果...
可视化分析：通过可视化分析来理解网络的输出，例如观察网络在分类任务中正确分类的点云样本，或者在分割任务中生成的语义分割结果。7. 点云重建实验：在ShapeNet数据集上进行实验，比较PointNet和其他几种网络架构的重建性能。图3 PointNet鲁棒性测试图3显示了4DMatch和4DLoMatch基准测试的直方图，其中重叠比例阈值设置为...
选择这个优化问题的稳定解作为Rigid Kernel Points的分布，一些结果可视化如下：Deformable Kernel 则是在Rig...
在形状分类、部件分割、场景语义分割的一系列基准测试数据集上,我们通过实验将我们的PointNet与目前顶尖的基于多视图的体素表达的方法进行对比。本网络不仅速度更快,而且性能更好。我们的贡献主要如下: 我们设计了一种深度网络架构,适合用于消费无需的3D点云集合; ...
在形状分类、部件分割、场景语义分割的一系列基准测试数据集上,我们通过实验将我们的PointNet与目前顶尖的基于多视图的体素表达的方法进行对比。本网络不仅速度更快,而且性能更好。我们的贡献主要如下: 我们设计了一种深度网络架构,适合用于消费无需的3D点云集合; ...
可视化分析:通过可视化分析来理解网络的输出,例如观察网络在分类任务中正确分类的点云样本,或者在分割任务中生成的语义分割结果。7. 点云重建实验:在ShapeNet数据集上进行实验,比较PointNet和其他几种网络架构的重建性能。 图3 PointNet鲁棒性测试 图3显示了4DMatch和4DLoMatch基准测试的直方图,其中重叠比例阈值设置为45%...
利用pointnet/utils/pc_util.py中的可视化函数,plot出标准化后的点云如下,完整代码在simon3dv/PointNet1_2_pytorch_reproduced/experiments/prepare_data.ipynb 。 接下来回来继续看Pointnet官方,整个文件夹一共有7个.h5文件,应该包括了整个训练集和测试集。
实验分为四个部分。首先,我们展示PointNets可以应用于多个3D识别任务(第5.1节)。其次,我们提供了详细的实验来验证我们的网络设计(第5.2节)。最后,我们可视化网络学习的内容(第5.3节)并分析时间和空间的复杂性(第5.4节)。 5.1。应用 在本节中,我们将展示如何训练我们的网络来执行3D对象分类,对象部分分割和语义场景...
结果: 分类,pointnet 当时最早 点云界 部件分割和完整的分割。shapenetpart 2D-3D-S 还是个非常轻量级的网络:对比2D图片和3D栅格 适用于移动设备: 同时对数据的丢失也是非常的鲁棒,对比于voxelnet 的对比 在modelnet 40 的分类问题上,在丢失50%的点的情况下,pointnet仅仅收到2%的影响,与之想想比Voxnet3D精度相差...