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,本文对该部分进行了详细的说明。另外,可以看到,PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息,所有的卷积操作都是针对单个点的进行的。这一点在PointNet++中得到了关注,后面的文章会对其进行解读。 1. 代码下载 ...
在复现PointNet++的PyTorch实现时,我们需要遵循一系列步骤,包括理解网络结构、准备数据集、构建模型、训练模型以及测试模型性能。下面,我将详细分点说明这些步骤,并提供相关的代码片段。 1. 理解PointNet++的网络结构和原理 PointNet++是PointNet的一个改进版本,它通过引入局部特征聚合机制,更好地捕捉点云数据的局部结构信...
PointNet++是PointNet的升级版,专注于解决3D点云数据的深度学习问题。点云是大量三维空间点的集合,常用于表示物体的表面形状。PointNet++通过分层的特征学习和采样策略,有效捕捉了局部和全局的几何信息,因此在3D形状分类、分割和检测等任务上取得了显著效果。 PointNet++概述 PointNet++的核心思想是利用递归神经网络对点云...
六、准备数据集 为了训练和测试Pointnet++模型,您需要准备相应的点云数据集。可以从公开数据集或自己收集的数据中选取。将数据集按照训练集、验证集和测试集的划分进行组织,并确保数据格式与代码中的加载方式相匹配。 七、训练模型 在PyCharm中打开Pointnet++的代码文件,设置正确的配置文件路径和数据集路径。然后,运行...
在pytorch复现时,常用用两个函数搭配来实现: #pointnet.py中... x =self.fc3(x)returnF.log_softmax(x,dim=1), ...#trainCls.py中loss = F.nll_loss(pred,target)#compute x[class] 其中F.nll_loss是negative log likelihood loss,但输入的是一个对数概率向量和一个标签,不会为我们计算对数,所以最...
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(tnet, self).__init__() self.k...
复现pointnet最基本的功能 2020-07-29 06:34:21 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 以下是pointnet程序,网络结构放在paddle_model_basic.py中。 必须要高级环境(有显卡的环境)下运行,否则会出错,在显卡环境下大约需要运行25分钟!如果要用CPU训练,设...
PointNet++与PointNet相比网络可以更好的提取局部特征。该项目对PointNet++进行了复现,并且达到了文章中的结果。 Shiyu Xuan 1枚 AI Studio 经典版 2.1.2 Python3 中级计算机视觉 2021-09-12 20:44:56 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 modify 2021-10-10 22:33:02 请选择预览文件 pointnet_plu...
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