**3D Object Part Segmentation部件分割 **是一项具有挑战性的细粒度 3D 识别任务。给定一个3D 扫描数据或网格模型,该任务的目标是为每个点或面分配部件类别标签(例如椅子腿、杯子把手等)。我们在 ShapeNet 部件数据集 [29] 上进行评估,该数据集包含 16,881 个来自 16 个类别的形状,并标注了 50 个部件类别。
对于形状部分分割任务(shape part segmentation),作者对基础网络结构做了一定的调整以实现更好的结果。他们增加了一个one-hot向量(指示输入的类别)并将其与max pooling层的输出级联。他们还增加了某些层的神经元个数和skip links以获取不同层对应的特征,并将这些特征级联作为分割网络的输入。具体网络结构如下图所示。
object classification object part segmentation semantic scene parsing PointNet基本出发点 由于点的无序性导致,需要模型具有置换不变性 f(x1,x2,...,xn)≡f(xπ1,xπ2,...,xπn),xi∈RDf(x1,x2,...,xn)≡f(xπ1,xπ2,...,xπn),xi∈RD 例如如下公式可以保证置换不变性,但是如何在神经网络中...
「3D Object Part Segmentation」。部件分割是一项具有挑战性的细粒度三维识别任务。给定3D扫描或网格模型,任务是为每个点或面指定部件类别标签(例如椅子腿、杯柄)。 「Semantic Segmentation in Scenes」。零部件分割网络可以很容易地扩展到语义场景分割,其中点标签变成语义目标类,而不是对象部分标签。 室内场景的目标...
part segmentation:零件分割,给定一个形状,分割出它的不同零部件。 semantic segmentation:语义分割,给定一个场景,对它进行语义分割,即分割出不同类别,比如人,车,桌子等等。 instance segmentation:实例分割,和语义分割相似,在语义分割的基础上进一步精确分割,能分割出同一类别中的不同实例,比如人这一类别中不同的人。
part segmentation, to scene semanticparsing. Though simple, PointNet is highly efficient and effective.Empirically, it shows strong performance on par or even better than state ofthe art. Theoretically, we provide analysis towards understanding of what thenetwork has learnt and why the network is ro...
cd part_seg sh download_data.sh 执行脚本后将下载上面对应的两个数据集,脚本会自动解压到项目目录下。接下来直接运行train.py和test.py进行训练和测试即可。 语义分割(Semantic Segmentation in Scenes)—— Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces Dataset 对S3DIS数据集进行简单说明:在6个区域的271个房间,使用...
seg_net:对应Segmentation Network中一系列的MLP层 其中代码中的MLP层,均使用了1x1的卷积层来进行代替 4.2 Paddle模型组网 Paddle中的组网和torch中无大致区别,继承nn.Layer后,重写前向传播forward即可 In [16] class PointNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, name_scope='PointNet_', num_classes=4...
PointNet++是PointNet改进版，PointNet在分类和Part Segmentation表现良好，但在Semantic Segmentation受限。PointNet++依据2D CNN思想改进，通过SA模块进行特征学习。模块首先采样关键点，围绕每个关键点选取球形区域内点作为Grouping，应用PointNet提取特征。每个点特征不仅包含自身信息，还融合领域内周围点关系。关键点...
点云部分分割(3D Object Part Segmentation)——ShapeNetPart,下载命令在part_seg/download_data.sh中 浏览器点击下载: ShapeNet原始点云数据(约1.08GB) ShapeNet-制作好的hdf5文件(约346MB) 或者直接在终端手动下载数据集: cd part_segsh download_data.sh ...