写在前面 本文主要对PointNet(之前有解读论文)的代码进行了分析和解读,有助于进一步理解其思想。可以发现,PointNet的结构并不复杂,比起CNN还要简单一些。理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用,本…
以分类网络为例,整体代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defget_model(point_cloud,is_training,bn_decay=None):""" Classification PointNet, input is BxNx3, output Bx40 """batch_size=point_cloud.get_shape()[0].value num_point=point_cloud.get_shape()[1].value end_poin...
1.原论文实现代码https://github.com/charlesq34/pointnet2.基于pytorch实现:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorchhttps://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch放上自己在谷歌的Colab上的gpu实现:在Colab上实现分类和Part_seg,选择GPU版本的Notebook,挂载好自己的谷歌云盘(方便保存和加载训练数据),...
代码如下,注解放在forward处: class PointNetEncoder(nn.Module): def __init__(self, global_feat=True, feature_transform=False, channel=3): super(PointNetEncoder, self).__init__() self.stn = STN3d(channel) self.conv1 = torch.nn.Conv1d(channel, 64, 1) self.conv2 = torch.nn.Conv1d(64...
PointNet是一种用于处理点云数据的深度学习网络,它直接对点云数据进行操作,无需将其转换为体素或图像等中间表示。PointNet的核心思想是学习点云中每个点的全局特征,并通过最大池化操作提取出整个点云的全局特征。下面我将对PointNet的代码进行解读,由于我无法直接访问外部源代码,我将基于PointNet的基本概念和用途来模拟一...
super(PointNetCls, self).__init__(). self.feat = PointNetfeat(global_feat=True, feature_transform=feature_transform). 移除全连接层、批归一化层、Dropout层和ReLU激活函数相关代码。 这里只是确保没有隐藏的相关代码。 def forward(self, x): x = self.feat(x). return x. 去除数据中的某些特征维度...
PointNet++的核心思想是通过多层次特征提取结构,将点云数据划分为多个局部区域,并对每个局部区域进行特征提取。通过这种方式,PointNet++能够捕捉到点云数据的更多细节信息,提高了模型的性能。同时,PointNet++还采用了分层抽样的策略,使得模型在处理大规模点云数据时,能够保持较高的效率和稳定性。 在代码实现上,PointNet++...
代码笔记26 pytorch复现pointnet 1 浅浅记录一下model的复现,之后做好完整的工程放到github上 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 2 import torch.nn as nn import torch import numpy as np class tnet(nn.Module): def __init__(self, inplanes: int): super(...
体素法立体处理;2D多视角处理 第一种方法通过栅格化方法,但是voxel总是比点云稀疏,所以会有部分信息丢失的问题。经过3D卷积 第二中方法通过投影的方式得到2D的数据,通过2D CNN进行处理,丢失了部分深度信息 第三种方法通过特征提取处理,使用全连接网络处理
PointNet++代码讲解到后面呢嗓子不舒服,非常抱歉,可能会略微影响大家的学习体验。PointNet++的代码要比PointNet难上很多,我不可能一次给大家讲的很明白,从学习到精通会有一个过程,就是让自己大脑强行接收的过程。针对PointNet++代码,我的讲解是辅助作用,最重要的是需要伙伴们花费一两天,一步一步的理解代码。请相信我...