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...
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...
Pointnet+Frustum-Pointnet复现(Pytorch1.3+Ubuntu18.04) 2020.05.08 这篇博文是好久以前复现代码的时候顺手写的,但当时没时间手写pointnet++了,只写了frstum_pointnets_pytorch(https://github.com/simon3dv/frustum_pointnets_pytorch),再后来的实验又改了PointRCNN作为baseline, 所以这边就一直没更新下去了, 而且后面...
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...
需要 Anaconda 安装虚拟环境 使用anaconda虚拟环境配置文件生成虚拟环境 anaconda环境配置文件 激活虚拟环境,按照github上步骤安装 参考 git clone https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch cd pointnet.pytorch pip install -e . pip install -e . 一定需要,其余上面两步是在下载代码,若已经拥有代码可以不用执行...
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
采用PaddlePaddle框架进行PointNet的复现,这里只有关于分类模型的复现方案。 1. Introduction 本项目基于百度开源的PaddlePaddle深度学习框架进行PointNet的复现。 PointNet是早期针对点云的分类/分割问题设计的框架,它提供了一个统一的框架来支持众多的问题。尽管PointNet的提出时间较早,整体架构较为简单,但是它仍旧达到了一个...