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。下文分别将两个实现...
1. 如何进行sample(采样) ? PointNet++较PointNet的主要改进是引入了局部特征的思想: 将整个大点云P分成有overlap的小点云,分别利用PointNet对小点云进行特征提取。Sample(采样的目的)就是选出上述小点云的代表点(中心点),这里实现的方式采用的FPS(fathest point sampling): 有两个集合A = {}, B = P 随机...
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...
AI代码解释 sample_and_group(npoint,radius,nsample,xyz,points,knn=False,use_xyz=True):'''Input:npoint:int32radius:float32nsample:int32xyz:(batch_size,ndataset,3)TFtensorpoints:(batch_size,ndataset,channel)TFtensor,ifNone will just use xyzaspointsknn:bool,ifTrue use kNN insteadofradius sear...
def init(self, npoint, radius, nsample, inchannels, mlp, groupall=False): super(PointNet2SAModule, self).__init() self.npoint = npoint self.radius = radius self.nsample = nsample self.mlp_convs = nn.ModuleList() self.mlp_bns = nn.ModuleList() last_channel = in_channels for out_...
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, ...
(point_cloud) < NUM_SAMPLE_POINTS: continue # 采样 num_points = len(point_cloud) # 确定随机采样的index sampled_indices = random.sample(list(range(num_points)), NUM_SAMPLE_POINTS) # 点云采样 sampled_point_cloud = np.array([point_cloud[i] for i in sampled_indices]) # label采样 ...
label = np.loadtxt(label_file_path).astype('int')# 如果本身的点少于需要采样的点,则直接去除iflen(point_cloud) < NUM_SAMPLE_POINTS:continue# 采样num_points =len(point_cloud)# 确定随机采样的indexsampled_indices = random.sample(list(range(num_points)), NUM_SAMPLE_POINTS)# 点云采样sampled_...
· 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...
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...