在整体之外,还有两个分支网络做Transform(T-Net)。第一个T-Net是在数据刚输入的时候,结构和上面的过程基本一致,该分支对样本进行一系列卷积及FC后输出是一个3*3的矩阵,然后先用样本和该矩阵相乘,根据论文的说法是对样本进行旋转对齐。第二个T-Net是加在第一次卷积之后的( 即n*64*2500),得到一个64*64的变...
PointNet在于开创性,提供一个简洁的点云特征提取器。 二、相关工作: Volumetric CNN,对体素用3DCNN,缺点在于分辨率问题和3D卷积的开销。 Multiview CNNs,渲染成多个视图,用传统卷积学习,但对分隔补全效果不好。 存在的挑战:排序不变性和钢体不变性 三、解决方案: 解决:对称函数用于表征无序性;考虑局部与全局特征相...
点与点之间的空间关系。一个物体通常由特定空间内的一定数量的点云构成,也就是说这些点云之间存在空间关系。为了能有效利用这种空间关系,论文作者提出了将局部特征和全局特征进行串联的方式来聚合信息。 不变性。点云数据所代表的目标对某些空间转换应该具有不变性,如旋转和平移。论文作者提出了在进行特征提取之前,先对...
PointNet论文理解和代码分析（详解）
论文标题:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 标签:有监督 | 特征学习、点云分类、语义分割 首先回答3个问题作为引子: Q1:什么是点云? 简单来说就是一堆三维点的集合,必须包括各个点的三维坐标信息,其他信息比如各个点的法向量、颜色等均是可选。
论文标题:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 标签:有监督 | 特征学习、点云分类、语义分割 首先回答3个问题作为引子: Q1:什么是点云? 简单来说就是一堆三维点的集合,必须包括各个点的三维坐标信息,其他信息比如各个点的法向量、颜色等均是可选。
【论文阅读】—— PointNet 原文题目 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 摘要 点云是一种重要的几何数据结构类型。由于其不规则的格式,大多数研究人员将此类数据转化为常规的三维体素网格或图像集合。然而,这使数据变得不必要的庞大,并导致了一些问题。在本文中,我们设计了...
论文阅读之PointNet PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet是深度学习应用到点云数据的先驱。在此之前,传统的机器学习方法大多基于点云的手工设计的特征,并使用机器学习模型如SVM。深度学习方法将点云进行体素化形成体素网格并使用3D卷积神经网络,或者将点云经过投影生成...
PointNet提供了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构,避免了将点云转换为规则的三维体素网格或图像集合的需要,并在各种应用中实现了高效和有效的性能。 图1 PointNet的应用 02 创新点 该论文设计提出了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构——PointNet,它提供了一种统一且高效的方式来推理处理点云...
PointNet系列论文解读 1.简介 此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet,并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务,如分类、语义分割和目标识别。不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系,点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此,在使用图像识别任务的深度...