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...
具体而言,PointNet++ MSG首先使用k-means算法将输入的点云数据聚类成k个不同的簇,每个簇代表一个尺度组。然后,在每个尺度组内,PointNet++ MSG会利用PointNet网络进行特征提取,得到每个点的局部特征。接下来,PointNet++ MSG通过一系列的上采样和特征拼接操作,将不同尺度组的特征进行融合,得到最终的点云特征表示。 在...
方法/步骤 1 Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。这里欠缺了对局部特征的提取及处理。2 比如说点云空间中临近点一般都具有相近的特征，同属于一个物体空间中的点的概率也很大，就好比二维图像中，同一个物体的像素值都相近一样。3 ...
特征提取:对于每个尺度的点集,使用PointNet等网络结构进行特征提取。PointNet可以对点集进行无序性处理,并提取出每个点的局部特征。 特征融合:将不同尺度下的特征进行融合。融合方式可以采用简单的拼接(concatenation)或者更复杂的特征融合方法,如注意力机制等。 迭代处理:将融合后的特征作为下一层的输入,重复上述过程,直...
其先进行一次PointNet特征提取,然后将获得的全局特征拼接到原有的特征上,在进行一次PointNet特征提取,最后获得一个新的全局特征,这样的取样方式会获得兼具局部和全局的特征,PointNet++也是用了类似的思想进行特征提取。 总结 PointNet的创新点如下: 直接用点数据进行操作,不损失精度 对无序数据的效果比较好 证明了PointNet...
PointNet中global feature直接由max pool得到,容易造成信息丢失 ==> PointNet++采用层级结构,可以有效的依据不同的感受野大小来提取不同区域的局部特征 PointNet中采用TNet来保证点云特征旋转的不变性 ==> PointNet++采用局部相对坐标进行特征提取,剔除了TNet网络 ...
因此,set abstraction 分为三部分:采样层、分组层、特征提取层,网络通过多个set abstraction,最后进行分类和分割。 (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,计算量是非常巨大的。因此,作者提出了先对数据点进行采样。作者使用的采样算法是最远点采样(...
PointNet的网络结构简洁而高效,主要由三个关键部分组成:空间变换网络、点特征提取层和全局特征聚合层。 空间变换网络 空间变换网络是PointNet的核心组件之一,它用于对输入的点云数据进行规范化处理,以提高网络的鲁棒性。通过预测一个仿射变换矩阵,空间变换网络能够将点云数据从原始空间转换到一个更规范的空间,从而简化后...
以前很少有关于点云数据的深度学习算法研究。PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入到PointNet中,嵌入的处理输入的点云序列。通过使用空间距离,我们的网络能够通过不断增加的上下文范围来学习本地特性。进一...