对于同一个中心点来说,不同尺度的区域送入不同的PointNet进行特征提取,之后concat,作为这个中心点的特征。也就是说MSG实际上相当于并联了多个hierarchical structure,每个结构中心点数量一样,但是区域范围不同(可以理解成感受野?),PointNet的输入和输出尺寸也不同,然后几个不同尺度的结构在PointNet有一个Concat。 另一...
第一章 【论文阅读】PointNet论文解读 第二章 【论文阅读】PointNet++论文解读以及代码分析(超全) 前言 上一篇文章主要介绍了点云处理的经典之作PointNet的整体思想和框架,本篇文章将介绍其团队基于PointNet改进的PointNet++。文章核心的一点就是提出了多层次特征提取结构。具体而言就是在输入点集中利用farthest point...
特征提取层(feature learning):因为PointNet给出了一个基于点云数据的特征提取网络,因此可以用PointNet对组合层给出的各个局部进行特征提取来得到局部特征。值得注意的是,虽然组合层给出的各个局部可能由不同数量的点构成,但是通过PointNet后都能得到维度一致的特征(由上述K值决定)。 上述各层构成了PointNet++的基础处理...
具体来说，PointNet包括两个联合对齐网络，一个用于对齐输入点，另一个用于对齐点特征。对于点的对齐，PointNet使用一个小型网络（T-net）来预测仿射变换矩阵，并将该变换矩阵直接应用于输入点的坐标。T-net本身类似于PointNet的大型网络，由基本模块组成，包括点独立特征提取、最大池化和全连接层。对于点特征的对齐，P...
PointNet1 是斯坦福大学研究人员提出的一个点云处理网络,与先前工作的不同在于这一网络可以直接输入无序点云进行处理,而无序将数据处理成规则的3Dvoxel形式进行处理。输入点云顺序对于网络的输出结果没有影响,同时也可以处理旋转平移后的点云数据。点云是...
PointNet论文解读 技术标签:PointNet3D识别任务 本论文解读分两次完成,先更新一部分理论解读,实验部分后期会补上。笔者不才,欢迎各位大佬斧正,共同进步! 一、研究问题背景的综述 作者从两方面入手介绍的这篇文章。首先,作者介绍了诸位学者们针对点云的特性在3D物体识别方面的学术研究,然后,作者又结合点云数据的特点对...
【论文解读】F-PointNet 使用RGB图像和Depth点云深度 数据的3D目标检测,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
无序,置换不变性、近密远疏体素法立体处理;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...
简介:F-PointNet 提出了直接处理点云数据的方案,但这种方式面临着挑战,比如:如何有效地在三维空间中定位目标的可能位置,即如何产生 3D 候选框,假如全局搜索将会耗费大量算力与时间。F-PointNet是在进行点云处理之前,先使用图像信息得到一些先验搜索范围,这样既能提高效率,又能增加准确率。论文地址:Frustum PointNets...
这篇文章的焦点在于PointNet系列的第三部分，即Frustum-PointNet论文的解读。与前两篇不同的是，本篇引入了视觉识别的成果，具体指的是视椎体（frustum），这在三维物体检测中起到了关键作用。首先，论文简要介绍了研究动机、网络结构及优势，接着详细阐述了网络的关键组件。论文首段介绍了Frustum-PointNet的...