我们可以使用逆类权重,也可以手动将其设置为超参数。 第二个项将平衡交叉熵损失转换为平衡焦点损失,该项被视为一个调节因子,它迫使模型专注于困难的类别,即那些预测置信度较低的类别 [5]。调节因子通过超参数 gamma 控制,如图 4 所示。gamma 项的范围可能是 0-5,但实际上取决于具体情况。 图4. t 类的焦点...
3、运行evaluate.py的时候,要有votes = 12,这个也会对结果有影响。 其余的参数设置,比如学习率、batch_size都是默认的,与论文中所提的没差别,所以不会出什么问题。 但是最终结果还是达不到论文里的90.7%。 与作者沟通也未能获得很好的回馈。 2 另一个困扰的问题,是参数量的计算。从PointNet到PointNet++,这个参...
1）采样层（sampling）激光雷达单帧的数据点可以多达100k个，如果对每一个点都提取局部特征，计算量是非...
将输入转换模型输入通道大小设置为 64,将隐藏通道大小设置为 128、256 ,并使用此示例末尾列出的帮助程序函数初始化模型参数。 将第一个共享 MLP 模型输入通道大小设置为 64,将隐藏通道大小设置为 ,并使用此示例末尾列出的帮助程序函数初始化模型参数。 将特征转换模型输入通道大小设置为 64,将隐藏通道大小设置为 64...
进一步分析可知，PointNet 计算复杂度相对于投影方法降低了约1/141，相较于基于3D CNN 的方法降低了约1/8，并且参数量仅为 MVCNN 的约1/17。这一显著优势归因于点云数据处理与点个数之间的线性关系，以及相较于基于体素方法的时间和空间复杂度为立方关系的特性。整体而言，PointNet 在提供高效处理同时...
这一层使用Ball query方法对sample layers采样的点生成N'个对应的局部区域，根据论文中的意思，这里使用到两个超参数 ，一个是每个区域中点的数量K，另一个是query的半径r。这里半径应该是占主导的，在某个半径的球内找点，点的数量上限是K。球的半径和每个区域中点的数量都是超参数。2.3 PointNet ...
时空效率的提升PointNet的计算复杂度远低于基于投影（如MVCNN）的1/141和基于3D卷积体素（如Subvolume）的1/8，参数量仅是MVCNN的1/17，这归功于其对输入点数而非分辨率或体素数量的依赖，显著降低了资源占用。深远影响PointNet的提出，标志着3D点云处理的新里程碑，它不仅展示了非结构化数据处理的可能性...
网络架构与设计思想：PointNet 整体结构包含点云感知、T-Net（旋转参数学习）以及一个包含局部信息提取的核心模块。T-Net 功能是为了在处理点云数据时解决旋转不变性问题，确保无论数据如何旋转，网络均能正确分类。T-Net 始终在对齐点云后，通过多层感知机（MLP）将输入转换为一个统一的特征表示。为了...
在训练过程中,需要指定输入数据的路径、模型参数、训练策略等。具体步骤如下: 定义模型:使用PointNet网络结构,定义语义分割模型。PointNet采用多层感知机(MLP)对点云数据进行特征提取,并通过最大池化层聚合全局特征。在输出层,使用softmax函数对每个点的语义标签进行预测。 准备数据集:将预处理后的点云数据划分为训练集...