PointNeXt有着和PointNet++ 同样的Set Abstraction和Feature Propagation模块。红框标注处是PointNeXt基于PointNet++ 的改进,包括在模型输入处添加了一层额外的MLP,用于缩放模型架构的Inverted Residual MLP (InvResMLP)模块,以及decoder部分使用与encoder对称的channel size。 训练策略现代化 在这一章节,我们系统并定量化地研...
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本，其核心是提出了多层次特征提取结构，有效提...
PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入到PointNet中,嵌入的处理输入的点云序列。通过使用空间距离,我们的网络能够通过不断增加的上下文范围来学习本地特性。进一步的研究表明,点云通常会被采样为多种不同...
摘要:在无序工件抓取场景中,待抓取的工件处于散乱、堆叠的状态,抓取难度较大,传统配准算法精度不高。针对工件存在堆叠和点云数据含有噪声的场景下,无序工件点云配准的准确性不高的问题,研究提出基于PointNet改进的三维点云配准算法对无序工件进...
1. 改进特征提取方法:pointnet++使用了分层抽取特征的思想,把每一次叫做set abstraction。分为三部分:采样层、分组层、特征提取层。首先来看采样层,为了从稠密的点云中抽取出一些相对较为重要的中心点,采用FPS(farthest point sampling)最远点采样法,这些点并不一定具有语义信息。当然也可以随机采样;然后是分组层,在...
基于改进PointNet++网络的三维手势建模.docx,基于改进PointNet++网络的三维手势建模 基于改进PointNet++网络的三维手势建模 摘要:本文提出了一种基于改进PointNet++网络的三维手势建模方法。传统的手势建模方法主要面向二维图像,缺乏对三维空间信息的处理。因此,我们考虑
出一种基于改进Ｐ ｏｉｎｔＮｅｔ网络的三维手姿估计方法。该方法首先采用边界框定位网络预测三维边界框，从而准确裁剪手部区域。然后将手部深度图像表示为点云，模拟手部可见表面，有效地利用深度图像中的三维信息。最后将手部点云数据输入改进的ＰｏｉｎｔＮｅｔ网络，准确地进行三维手姿估计。改进的ＰｏｉｎｔＮｅｔ...
论文密级保密时限硕硕士士学学位位论论文基于改进PointNet++网络的三维手势建模学生姓名李嘉伟学号0193110108学科专业学位计算机科学与技术研究方向计算机应用技术导师童立靖011年年111月月88日
然后,针对原PointNet++深度学习网络的局部分组的球形区域过大导致计算量增加的问题,提出了一种改进的PointNet++网络的三维手姿估计方法.首先对手势点云进行基于Delaunay三角剖分算法与K中位数(K-Median)聚类算法相结合的三角剖分,得到手势点云的三角网格模型,并计算三角网格模型的边长均值;然后以三角网格模型边长均值为...
一种基于改进PointNet++神经网络的点云目标分类方法 本发明公开了一种基于改进PointNet++神经网络的点云目标分类方法,包括以下步骤:步骤1,对点云数据进行预处理,利用统计滤波器滤除噪声点,离群点,保留仅包含感兴趣区域的... 刘慧,王秀丽,徐婕,... 被引量: 0发表: 2022年 基于深度神经网络的三维目标检测与识别...