清华团队将Transformer用到点云分割上后,效果好极了!计算机博士带你学习3D点云pointnet算法解读 1856 40 2:05:26 App 太强了!清华博士将自动驾驶最热门的算法【3D点云目标检测-PointNet算法】讲的如此通俗易懂!3d点云分割/Transformer/点云数据处理/ 1656 -- 12:51 App 基于3D点云的语义分割-张智豪-黑龙江科技...
1. 1. 1-transformer发家史介绍 2. 2. 2-对图像数据构建patch序列 3. 3. 3-VIT整体架构解读 4. 4. 4-CNN遇到的问题与窘境 5. 5. 5-计算公式解读 6. 6. 6-位置编码与TNT模型 7. 7. 7-TNT模型细节分析 8. 1-点云数据概述 9. 2-点云应用领域与发展分析 10. 3-点云分割任务 11. 4-点...
我们也横向的思考下,2012解决了图像的CNN学习问题,这里解决了无序的点云输入的问题,这个和transformer有点不一样,transformer里带有位置编码,本身是将序列编码进去了。那么既然完全可以考虑无序,那么是不是transformer本身还可以改进,或图像的问题,也可以转换到这种形式 比如,将图像的每个像素,编码成(x,y,r,g,b),...
PointNet++ 是点云理解领域最有影响力的神经网络模型之一。虽然PointNet++ 在性能上已被一些最新的方法如PointMLP和Point Transformer超越,但是我们发现这些方法的性能提升很大程度上源自于更好的训练策略(数据增强和优化方法),以及更大的模型而不是模型架构的创新。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2206.04670 代码链...
3 它采用了两次STN(Spatial Transformer Networks),第一次input transform是对空间中点云进行调整,直观上理解是旋转出一个更有利于分类或分割的角度,比如把物体转到正面;第二次feature transform是对提取出的64维特征进行对齐,即在特征层面对点云进行变换。
尽管最近的网络(如PointMLP和Point Transformer)在很大程度上超过了PointNet++的准确性,但我们发现,性能增益的很大一部分是由于改进了训练策略,即数据扩充和优化技术,以及增加了模型大小,而不是架构创新。因此,PointNet++的全部潜力还有待发掘。在这项工作中,我们通过对模型训练和缩放策略的系统研究,重新审视了经典的...
一种自然解决方案是在特征提取之前将所有输入集对齐到规范空间。Jaderberg等人[9]引入了空间transformer的概念,通过采样和插值来对齐二维图像,由一个专门的层在GPU上实现。 与[9]相比,我们的点云输入形式使我们能够以更简单的方式实现这一目标。我们不需要创造任何新的层,也没有像图像中那样引入别名。我们通过小型网络...
The method is based on PointNet++ and Transformer. PointNet++ plays a key role, providing efficient feature extraction and encoding of complex geometries in 3D scenes. This is achieved by recursively applying PointNet++ to nested partitions of the input point set in a metric space. Convex ...
但是RNN对小长度序列的输入排序具有较好的鲁棒性,但很难扩展到数千个输入元素,而这是点集的常见大小,在后面可以看到fig.5fig.5中LSTMLSTM的效果挺不错的,我感觉用Transformer替代一下,可以得到更快的更好的训练效果。 第三个解决方法:f(x1,…,xn)≈g(h(x1),…,h(xn))f(x1,…,xn)≈g(h(x1),…,h...
空间变换网络(Spatial Transformer Network, STN):为了解决点云数据的无序性问题,PointNet引入了空间变换网络。该网络能够学习到一个最有利于网络分类或分割的规范空间,从而将输入的点云数据进行对齐。这种对齐操作能够显著提高网络的性能。 点特征提取:PointNet通过多层感知机(MLP)对每个点进行特征提取。这些特征不仅包含...