1、 点序不同排列(无序性)结果应该一致 2、旋转后分类结果一致 二、网络结构 分类网络 分割网络 三、实验结果 分类 部件分割 场景语义解析 四、其他细节: Shared MLP 鲁棒性好 可视化 参考链接 常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 常见3D数据表示方法 PointNet是直接处理点云数据的网络,可...
结果如下 可以看到 PointNet 获得了显著的性能提升。 可视化效果如下: 可以看到结果还是比较平滑的,并且对离群点以及遮挡点比较鲁棒。 鲁棒性实验 人工去掉一些点、加入离群点、加入高斯噪声,可以看到模型对这些扰动还是很鲁棒的。 时空复杂度分析 计算复杂度为投影方法 MVCNN 的 1/141,Subvolume (基于3D CNN 的...
[int(i*DEVICE_BATCH_SIZE)], [int(DEVICE_BATCH_SIZE)]) 到这里我碰到所有的问题已经解决,可以正常运行,下面是运行的结果。 运行结果 1.运行下面命令,在tensorboard中可视化。 tensorboard --logdir=log 2.CPU的使用情况 3. GPU的使用情况 4.使用 utils 文件夹下的 show3d_balls.py 文件可视化出来的结果。
2-点云数据可视化展示 05:18 3-点云数据特性和及要解决的问题 11:18 4-PointNet算法出发点解读 06:29 5-PointNet算法网络架构解读 10:40 第3章:PointNet++算法解读:6-PointNet升级版算法要解决的问题 08:03 7-最远点采样方法 07:01 8-分组Group方法原理解读 11:17 9-整体流程概述分析 06:05...
作者对定理二给出了可视化展示,如下图所示: 4.4 复杂度分析 作者和其它 3D 神经网络模型进行了复杂度对比, 如下图所示: 5. 结论 作者提出了一种能够直接处理点云数据神经网络 PointNet,其在 3D High Level 任务上都取得不错的结果。同时,作者对 PointNet 的设计给出了理论和实验上的分析。
2-点云数据可视化展示.mp4 05:18 3-点云数据特性和及要解决的问题.mp4 11:18 4-PointNet算法出发点解读.mp4 06:29 5-PointNet算法网络架构解读.mp4 10:40 第三章:PointNet++算法解读 6-PointNet升级版算法要解决的问题.mp4 08:03 7-最远点采样方法.mp4 07:01 8-分组Group方法原理解读.mp4 11...
有趣的是,我们的网络是在学习如何用一个关键点集合代表整个输入点云,可视化发现找到的是目标的一个skeleton 理论分析提供了一个分析为什么pointNet对输入点小扰动以及对outliers和missing data的鲁棒性 对网络的设计来源于两个挑战: 1. 设计网络可以适用于无序输入,数据输入的顺序对网络结果无影响 ...
通过可视化,我们可以直观地看到模型对点云数据的分割效果,从而评估模型的性能。 六、结论与展望 本文介绍了PointNet++在S3DIS数据集上的训练过程,并通过语义分割结果的可视化展示了模型的应用效果。PointNet++作为一种强大的点云处理模型,为3D点云语义分割提供了有效的解决方案。未来,随着技术的不断发展,我们期待看到...
PointNet++模型在训练后的推理结果是通过前向传播的方式得到的,模型将学习到的特征和模式应用到新数据上,从而输出预测结果。通过评估模型性能和可视化结果,我们可以更深入地了解模型的表现,并指导模型的优化和改进。PointNet++的训练后推理结果不仅可以帮助我们更好地理解深度学习模型在点云数据上的应用,还可以为实际应用...