PointNet++的整体结构如下: 整个网络可以看作为encoder-decoder的结构,encoder是一个采样的过程,通过多层set abstraction将数据进行局部到全局的采样。decoder分为分类和分割,分类decoder比较简单,将encoder获得的全局特征经过一个PointNet降维,再通过多层感知机获得分类分数。分割decoder相对较复杂,需要通过反向插值的方法实现采...
PointNet++是PointNet的续作,在一定程度上弥补了PointNet的一些缺陷,通过 MLP、 1*1卷积、pooling搭建网络,核心创新点在于设计了局部邻域的采样表征方法和这种多层次的encoder-decoder结合的网络结构。 第一次看到PointNet++网络结构,觉得设计得非常精妙,特别是设计了上采样和下采样的具体实现方法,并以此用于分割任务的表征...
首先,比较PointNet++两个任务网络的区别:在得到最高层的 feature 之后,C网络使用了一个小型的 PointNet + FCN 网络提取得到最后的分类 score;S网络通过 skip link connection 操作不断与底层 low-level 信息融合,最终得到逐点分分类语义分割结果。 PointNet++ 的思路与U-Net很相似:利用encoder-decoder结构,逐层提高...
PointNet++的架构设计基于encoder-decoder结构，其中encoder阶段通过多个set abstraction层进行降采样，生成不同规模的点特征，最后一个set abstraction层的输出可视为全局特征。这一过程包含三个关键模块：采样、分组和PointNet单元。decoder部分根据分类和分割任务有所不同。分类任务的decoder相对简单，而分割任务的...
首先要说清楚,PointNet所作的事情就是对点云做特征学习,并将学习到的特征去做不同的应用:分类(shape-wise feature)、分割(point-wise feature)等。 PointNet之所以影响力巨大,就是因为它为点云处理提供了一个简单、高效、强大的特征提取器(encoder),几乎可以应用到点云处理的各个应用中,其地位类似于图像领域的AlexN...
首先要说清楚,PointNet所作的事情就是对点云做特征学习,并将学习到的特征去做不同的应用:分类(shape-wise feature)、分割(point-wise feature)等。 PointNet之所以影响力巨大,就是因为它为点云处理提供了一个简单、高效、强大的特征提取器(encoder),几乎可以应用到点云处理的各个应用中,其地位类似于图像领域的AlexN...
PointNet++ 的思路与U-Net很相似:利用encoder-decoder结构,逐层提高feature level,在到达最高层之后通过 skip link connection 操作恢复局部信息,从而达到既能获取 high-level context feature 也能获取 low-level context feature。 1.主要贡献:解决pointNet提取局部特征的能力 ...
x = x.view(-1,1024)ifself.global_feat:returnx, transelse:x = x.view(-1,1024,1).repeat(1,1, n_pts)returntorch.cat([x, pointfeat],1), transclassPointNetCls(nn.Module):def__init__(self, k =2):super(PointNetCls,self).__init__()self.k = kself.feat = PointNetEncoder(global...
对于分割网络来讲,PointNet直接整合global feature和local embedding特征 ==> PointNet++采用Encoder - Decoder结构,特征通过skip link concatenation进行连接 2. PointNet++网络结构 PointNet++网络结构如图所示,主要包含set abstraction(SA)块,分割网络中上采样的插值操作(interpolate),其中SA由sampling layer grouping layer...
max(glb, dim=1)[0] seg = x3.permute(0, 2, 1) return seg, glb class pointnet_seg(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(pointnet_seg, self).__init__() self.encoder = pointnet_encoder() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.sconv1 = nn.Conv1d(in_channels...