(三)PointNet 算法网络架构解读 分类就是得到整体特征再输出;分割就是各个点特征输出结果。 上面蓝色的部分即为分类任务,而下面黄色那块,则为分割任务。 其实这个网络它并不复杂,分类网络对于输入的点云进行输入变换(input transform)和特征变换(feature transform),随后通过最大池化将特征整合在一起。分割网络则是分类...
1.3.2 分类可视化(检验)遇到的问题 1.3.3 部件分割遇到的问题 1.3.4 部件分割可视化(检验)遇到的问题 1.3.5 思考 二、室内场景点云语义分割 2.1 复现结果展示 2.2 复现过程 一、【点云分类】和【部件分割】: 1.1 复现结果展示 1.2 复现过程 1.1.1 复现过程参考博客:1.1.2 代码下载:https://github.com/fx...
在SecC中,我们展示了更多的实验结果,包括部件分割和邻域查询分析的基准性能,抽样随机性和时空复杂性的敏感程度。 SecB 实验细节 架构协议 我们使用以下符号来描述我们的网络架构。 SA(K,r,[l_1,\cdots,l_d])是具有球半径为r的K个局部区域的集合抽象(Set Abstraction,SA)层,该层使用d个全连接层构成的PointNe...
该论文设计了一种新型的直接处理点云的神经网络——PointNet,它很好考虑到了点云的置换不变性。PointNet为点云分类、部件分割和语义分割等应用提供了一个统一的体系结构。虽然简单,但PointNet是高效的。从实验上看,它的表现相当出色,甚至达到当时的SOTA。 该论文还提供理论分析,证明PointNet具有对任意连续集函数的逼近能...
ShapeNet部分数据集上的分割结果：不足：缺乏在不同尺度上提取局部信息的能力 二、PointNet++ PointNet++:...
PointNet能够处理从物体分类、部件分割到场景语义解析等各种应用。在经验上,它显示出与当今最先进方法相媲美甚至更好的性能。理论分析也揭示了该网络所学到的内容以及为何能够对输入的扰动和损坏具有鲁棒性。 03 算法介绍 PointNet是一种深度神经网络结构,用于直接处理无序的3D点云数据。 它的网络结构包括三个关键模块...
对于部件分割或场景语义分割,网络要能输出每个点在m个语义子类别的得分,即输出为n×mn×m。 点云的性质 无序性:点云中的点不像图像中的网格一样规则,其无序性是指无论一个点云中的点以何种顺序排列,对于分类等任务来讲,其结果是一样的。网络对其N!N!排列具有不变性。PointNet通过单独处理每个点以及使用...
PointNet是一个用来处理点云数据的通用框架,可用来做分类、部件分割、语义分割等任务,其架构如下图所示。 PointNet的输入是一个点集,这个点集可能表示某个场景下的某个物体,那么PointNet应该具备以下几个特点: 点集的置换不变性:改变点的输入顺序,不影响输出结果。比如不论输入是 ...
三、实测表现 为了验证PointNet的实际效果,我们进行了一系列实验,包括形状分类、部件分割和场景理解等任务。以下是部分实验结果及分析: 形状分类:在ModelNet40数据集上,PointNet取得了令人印象深刻的分类准确率。与其他先进方法相比,它在保持较高精度的同时,显著降低了模型复杂度。 部件分割:在ShapeNet部件分割任务中,Poin...