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...
3)通过多次mlp对各点云数据进行特征提取后,再用一个T-Net对特征进行对齐。 4)在特征的各个维度上执行maxpooling操作来得到最终的全局特征。 5)对分类任务,将全局特征通过mlp来预测最后的分类分数;对分割任务,将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行串联,再通过mlp得到每个数据点的分类结果。 1.2 PointNet网...
直觉上看,就是用一个小的网络学习一个线性变换,对输入的点云做处理 2. MLP 代码中使用的是两个卷积层: 先用一个 的卷积,输出通道数为 然后是一个 的卷积,输出通道也是 所以最终的输出是 的形状 3. Feature Transform 和先前一样,用T-Net输出一个 的线性变换矩阵右乘上去 4. MLP 用三个 的卷积,将通道...
在分割网络里,作者通过concate全局特征和局部特征,构造一个语义特征更强的特征形式,后面就是常规的通过MLP网络进行降维后生成预测点云。 更加详细的细节,可以查看原论文和下面的代码:论文地址 其中代码中的网络定义,对应网络细节如下: input_transform_net+input_fc:对应T-Net,后续reshape到3x3做为变换矩阵和输入进行...
PointNet将点云中的每个点作为输入,通过多层感知器(MLP)进行处理。MLP是一种常用的神经网络结构,可以对输入进行非线性变换和特征提取。PointNet通过多层感知器将每个点的坐标和其他特征转换为高维特征向量。 然后,PointNet通过对每个点进行局部特征提取,捕捉点云的局部结构信息。为了实现这一点,PointNet引入了一个称为局部...
5)对分类任务,将全局特征通过mlp来预测最后的分类分数;对分割任务,将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行串联,再通过mlp得到每个数据点的分类结果。 1.2 PointNet网络结构 它提取的“全局特征”能够很好地完成分类任务。下面看一下PointNet的框架结构: ...
PointNet选择采用多层感知机(MLP)和最大池化(Max Pooling) 2、旋转后分类结果一致 要做到旋转的一致性,PointNet引入T-Net得到一个旋转矩阵,对输入特征进行自动对齐。将正则化项添加到我们的softmax训练损失中,即将特征变换矩阵约束为接近正交矩阵(正交变换不会丢失输入中的信息) ...
过一系列MLP,最终输出 形状的矩阵, 代表语义分割的类别 实验分析 物体分类 首先是在ModelNet40数据集上分类的准确率 cls 基本上在3D输入上达到了SOTA的性能,整体正确率为89.2%。 语义分割 seg 可以看到,比起3D全卷积的baseline,mIoU也是达到SOTA的性能
PointNet的核心思想是利用多层感知机(MLP)对每个点进行特征提取,然后通过最大池化层将点的特征聚合为全局特征,最后利用这些特征进行分类或回归等任务。 二、PointNet++:层次化点云特征学习 PointNet虽然取得了不错的性能,但它忽略了点云数据中的局部结构信息。为了解决这个问题,研究人员提出了PointNet++。PointNet++通过...
点云网络论文中，尽管表述使用共享多层感知机（MLP）概念，但在代码实现中，却采取了卷积层方式。理解这一转变的关键在于，卷积层能实现共享权重的点积，即每次点积使用的权重相同，实现MLP的功能。多通道卷积本质上是共享多通道权重的点积，对滑窗内的点进行全连接处理。具体地，以Nx3矩阵表示点云数据，...