实验背景 上面的 farthest_point_sample 函数代码是目前广为流传的最远点采样(FPS)代码,我相信做过3D点云工作的朋友,或多或少都见过。而随着 Pointnet2 (PointNet++)仓库的开源,基于 CUDA 的加速点云网络工具包 pointnet2_ops_lib 被广泛使用,其中包括了 furthest_point_sample 最远点采样函数。下文分别将两个实...
我们从上面的图中可以看出,通过Sample layer和Grounping layer后,网络后面紧跟着一个pointnet来进行区域特征提取。回忆一下在pointnet中,提取全局特征只有一个max pool操作,那么作者将这个max pool用在这个子区域上,也能够实现区域特征提取。在原文中,作者用了这样的图例进行说明(如下)。 可能不够直观,我进行了额外的...
29 PointNet++物体分类训练和测试代码讲解是【论文解读+代码复现】PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作,对pytorch版的PointNet++进行原理讲解和论文复现的第29集视频,该合集共计32集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
idx = query_ball_point(radius, nsample, xyz, new_xyz) #[b,npoint,nsample] #进行query_ball处理,类似于卷积操作,找到new_xyz附近原xyz的nsample个点,返回对应的索引[b,npoint,nsample] grouped_xyz = index_points(xyz, idx) # [B, npoint, nsample, C] #将对应索引的点拿出来 grouped_xyz_norm...
这些都是地球人都知道的.NET的基本原理,但是相信很多人没有尝试过通过Coding的方式证明这种机制。 那么现在我们就先来看看我们的Sample: usingSystem; usingSystem.Collections.Generic; usingSystem.Text; usingSystem.Runtime.Remoting; usingSystem.Reflection; ...
Sampling层主要由farthest_point_sample函数实现,farthest_point_sample函数实现了从一个输入点云中,按照所需要的点的个数npoint(可以看作一个层中卷积核个数)采样出足够多的点,并且点与点之间的距离要足够远。 farthest_point_sample函数: Input: xyz: pointcloud data, [B, N, ...
· Sample layer：主要是对输入点进行采样，在这些点中选出若干个中心点；· Grouping layer：是利用上一步得到的中心点将点集划分成若干个区域；· PointNet layer：是对上述得到的每个区域进行编码，变成特征向量。每一组抽样层的输入是（N,(d+C))，其中N是输入点的数量，d是坐标维度，C是特征维度...
这里需要注意一点,计算conv_num的公式里,用红字标出来的‘+3’,这是代码里提到的,pointnet_sa_module首先进行sample_and_group运算,来看代码做了什么: 代码语言:javascript 复制 sample_and_group(npoint,radius,nsample,xyz,points,knn=False,use_xyz=True):'''Input:npoint:int32radius:float32nsample:int32xyz...
new_xyz = index_points(xyz, farthest_point_sample(xyz, S)) new_points_list = []# 这个循环处理多尺度特征抽象(MSG),每个半径对应不同的尺度。fori, radiusinenumerate(self.radius_list): K = self.nsample_list[i]# 获取当前尺度下要取样的点数量。# 以当前的 radius 和 K 为参数,查找在原始点...
很明显融合局部信息的并不是加权求和,而是max pool。作者通过不断的Sample layer/Grounping layer/Pointnet(三个合在一起叫做set abstraction),类似于CNN中不断堆叠卷积层,实现了对局部特征不断的提取。 问题3:点云不均匀的时候,在密集区域学习出来的特征可能不适合稀疏区域,这个问题应该如何解决?