数据预处理:对点云数据进行归一化、去噪等预处理操作,以提升模型训练的稳定性和效果。 选择合适的损失函数:根据具体任务选择合适的损失函数,如交叉熵损失函数用于分类任务,Dice损失函数用于分割任务等。 优化器设置:选用合适的优化器,如Adam、RMSprop等,并设置合理的学习率和衰减策略。 正则化手段:采用权重衰减、Dropout...
使用对称函数实现对点集的排列不变性:通过对所有点的特征应用一个对称函数(如最大值 Max Pooling),聚合为全局特征,消除点的排列顺序对结果的影响。 逐点特征提取与共享权重:对每个点使用共享参数的多层感知机(MLP)提取特征,捕获每个点的特征信息。 空间变换网络(T-Net):学习点云的空间变换矩阵,对输入和特征空间进...
在训练过程中对输入随机地暂弃(Dropout),网络自适应地学习在不同尺度上检测到的权重模式,并且根据输入数据组合多尺度特征。实验表明,PointNet++能够高效地、稳健地处理点集。特别是面对具有挑战性的三维点云基准数据时,获得了明显优于最先进水平的结果。 Sec02 问题陈述 假设\mathcal{X}=(M,d)是一个离散的度量空...
首先遇到的一个问题是,PointNet提供了预处理好的9840个训练数据和2468个测试数据,包括单位球标准化和采样2048个点,但不包括数据增强(随机旋转和抖动)。在modelnet40_ply_hdf5_2048文件夹中以多个.h5文件存储。然而,ModelNet官方提供的ModelNet40则是.off格式。
正则化与优化:合理利用正则化技术,如Dropout、权重衰减等,减少模型过拟合的风险,同时优化训练策略以提升学习效果。 三、计算资源消耗巨大 处理大规模点云数据时,PointNet及其变体往往需要大量的计算资源。这不仅增加了训练成本,也限制了模型在资源受限场景中的应用。 解决策略: 模型压缩与剪枝:通过剪除冗余的神经元和连接...
在神经网络训练领域,损失函数在引导模型参数更新方面发挥着关键作用。我们的PointNet模型采用了一个精心设计的损失函数,受到以下论文中提供的见解的影响: "为了使矩阵接近正交,向softmax分类损失添加了一个正则化损失(权重为0.001)。" 该损失函数在代码中表示如下: ...
预览其中一个增强训练样本。 请注意,由于用于测量训练网络性能的数据必须代表原始数据集,因此数据增强不会应用于验证或测试数据。 四、数据预处理 准备用于训练和预测的点云数据需要两个预处理步骤。 首先,要在训练期间启用批处理,请从每个点云中选择固定数量的点。最佳点数取决于数据集和准确捕获对象形状所需的点数。
权重:每个类别的权重都是1 c. TEST_DATASET_WHOLE_SCENE = scannet_dataset.ScannetDatasetWholeScene(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='test') 加载整个场景的测试集,返回的点云和b返回的一样。 2.语义分割网络训练模型 defget_model(point_cloud, is_training, num_class, bn_decay=None):"""Se...
传统的卷积结构需要规则的输入数据格式,如图像网格或三维体素,以便进行权重共享和其他核优化。 由于点云或网格不是规则的格式,因此研究人员通常会将这些数据转换为规则的三维体素网格或图像集合,然后再输入到深度网络结构中。 然而,这种数据表示转换会导致不必要的数据冗杂和引入量化误差,可能会掩盖数据的自然不变性。