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...
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...
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...
本发明公开了一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法,属于钢材点云分类技术领域。本发明提出了逆残差多层感知机结构,与多层感知机结构相比,加强了模型内部的信息传递和特征保持能力,显著提升了PointNet++网络在识别复杂钢材点云结构方面的性能;引入了分组向量注意力机制模块,在原本的特征提取基础上,进一步提高了对...
PointNet++ 在不同尺度提取局部特征，通过多层网络结构得到深层特征。PointNet++按照任务也分为 ...
此外,如表七所示,我们还将训练策略运用到了不同的神经网络上,对训练策略的可泛化性进行了实验。我们发现了改进训练策略的可泛化性。我们的训练策略可以被用在其他算法,例如PointNet[1],DGCNN[9],以及PointMLP[17]上,并显著提升他们在ScanObjectNN分类任务上的效果。