在本节中,我们描述如何从ScanNet场景中生成具有非均匀采样密度的标记了的虚拟扫描。对于ScanNet中的每个场景,我们设置照相机的位置为地板平面质心上1.5m处,并且在水平面上沿着8个方向均匀地旋转照相机的方向。在每个旋转得到的方向上,我们使用大小为100像素\times75像素的图像平面,并且从照相机通过每个像素向场景投射光线。
对采样密度变化的鲁棒性 为了测试我们训练好的模型在非均匀采样密度的扫描上的表现,我们合成了类似于图1中的Scannet场景的虚拟扫描,并在这个数据上评估了我们的网络。我们建议读者参考补充材料了解我们如何生成虚拟扫描。我们在三种设置(SSG、MSG+DP、MRG+DP)中评估了我们的框架,并与基线方法[20]进行了比较。 性能比...
在实际应用中,PointNet++表现出了强大的语义分割能力。例如,在语义分割基准数据集ScanNet上,PointNet++取得了显著的性能提升。这得益于其多尺度特征提取机制,使得模型能够同时捕捉到点云的局部和全局信息,从而提高了分割精度。 然而,PointNet++在实际应用中也面临一些挑战。首先,由于采用了分层的网络结构,模型的参数量较大...
TRAIN_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='train') #a TEST_DATASET= scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='test') #b a. 加载训练集,总共1201个场景,每个场景点云数量不固定,其中一个场景如图所示: 训练集:1201×N*3...
此外,PointNet还在ScanNet数据集上的室内场景分割任务中表现出色,证明了其在实际应用中的有效性。 除了强大的性能外,PointNet还具有很好的扩展性。研究人员可以根据具体任务的需求,对PointNet进行改进和扩展。例如,可以通过引入注意力机制来提高模型对关键点的关注度,或者通过结合其他深度学习模型来进一步提高性能。 在实际...
在ScanNet数据集上的场景理解任务中,PointNet展示了对室内场景的强大表征能力。它能够较准确地识别出场景中的各类物体,并为后续的场景重建、导航等应用提供有力支持。然而,在面对复杂场景和多样化物体时,PointNet的性能仍有一定提升空间。 四、PointNet优缺点总结及改进建议 通过实测分析,我们可以总结出PointNet的以下优缺点...
pointnet++之场景语义分割scannet/train.py,1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件。2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。3.考虑把点存到.txt文件中,用cloudcompare
pointnet++之场景语义分割scannettrain.py 1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle⽂件。2.在代码运⾏过程中，作者从.pickle⽂件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。3.考虑把点存到.txt⽂件中，⽤cloudcompare可视化⼀下。2--地板 3--椅...
这些数据集可以从公开资源中获取,如ShapeNet、ScanNet等。确保数据集包含足够的样本数量和多样性,以训练出鲁棒性强的PointNet模型。 模型训练 在训练过程中,选择合适的损失函数(如交叉熵损失)和优化器(如Adam)。根据实际需求调整学习率、批次大小等超参数,以实现最佳训练效果。 模型评估与优化 使用测试集对训练好的...
在4层PointConv的基础上就达到了55.6%的精度,显著的高于ScanNet、PointNet++、SPLAT Net和Tangent Convolutions,近期李老师通过搭建更多层的PointConv已经达到了66.6%的精度。这些结果足以证明PointConv在点云深度学习中可以替代传统的卷积层。 04 最近工作 4.1 PointPWC-Net ...