MSG作为PointNet++的核心策略之一,在点云处理中发挥了重要作用。它通过多尺度分组和特征融合,为点云数据提供了更加丰富的特征表示。未来,随着深度学习技术的不断发展,MSG策略有望在更多领域得到应用,推动点云处理技术的进一步发展。 此外,MSG策略还有很大的优化空间。例如,可以探索更加高效的点集分组方法、更加先进的特征...
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...
msg的训练的巨慢,不过总算是复现出来了,之后搞一下MRG的,或者裸的 关于插值: 注意:最后一次set abstraction 层之后并没有对称函数,因此B * C2 * k的特征向量(其中k为特征向量维数),还保存的一些点的数量C2,因此不是简单的repeat,然后拼接,是先找k近邻 “PointNet”中是变成了1 * 1024(或者说1024 * 1) ...
在论文中,作者给出了对比试验,在密度不均匀的点云中使用原始PointNet++,其效果甚至不如PointNet。PointNet++提出了两个解决方案:多尺度分组(MSG)和多分辨率分组(MRG)。 MSG MSG在每一个分组层都使用多个尺度(半径)来确定领域范围,每一个范围经过PointNet特征提取后再整合起来得到一个多尺度的新特征。 MRG MRG的每...
上述的MSG方法计算量大,因为它对每个质心点在大尺度邻域上执行局部PointNet。特别是,通常在最低的层次上质心点的数目最大,因此时间成本是惊人的。 image-20220111163846642 图3:(a)多尺度分组(MSG);(b)多分辨率分组(MRG) 在这里,我们提出了一个替代方法来避免这种巨量计算,同时仍然保留了根据点的分布性质自适应地...
PointNet++ MSG msg的训练的巨慢,不过总算是复现出来了,之后搞一下MRG的,或者裸的 configuration.py: importtorch.cudaclassconfig(): device='cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'dataset_root='C:/Users/Dell/PycharmProjects/PointNet++/dataset'checkpoint_root='C:/Users/Dell/PycharmProjects/PointNet...
那么在这一节中,我们将会实现PointNet++(MSG)中基础部分的搭建,即PointNetSetAbstractionMsg层的搭建。 在下一节点云处理:基于Paddle2.0实现PointNet++对点云进行分类处理④中,我们将会一起来实现PointNet++(SSG)整体网络搭建,并进行训练和测试。 二、PointNet++(MSG)网络简介 ...
在分组层中作者提出了3种方案:SSG(single scale grouping)、MSG(multi-scale grouping)多尺度、MRG(multi-resolution grouping)多分辨率。实际上就是采用不同的半径或不同的分辨率进行了多次采样分组。也是为了解决本文中的第三个问题。 SSG:就相当于只有一种半径做了分组采样 ...
图3:(a)多尺度分组(MSG);(b)多分辨率分组(MRG)。 非均匀采样指的是点云数据在空间中的点密度不均匀,可能由传感器特性、物体几何形态或数据处理方式引起。会影响深度学习模型的特征提取能力,正如下面所说 理想情况下,我们希望尽可能详细地检查点集,以捕捉密集采样区域中的细节。然而,在低密度区域,这种详细检查是...
在PointNet++的结构中，sampling layer负责从原始点云中进行采样，以获取不同的尺度和密度的特征。grouping layer则使用多尺度采样策略，即MSG，以适应不同密度的点云区域，确保局部特征的质量。具体来说，MSG采用不同的半径和采样个数进行采样，提取特征后进行融合，以弥补稀疏点云处理的不足。为了更高效地...