Pointnet网络结构与代码解读 - 前言Pointnet开创性地将深度学习直接用于三维点云任务。由于点云数据的无序性,无法直接对原始点云使用卷积等操作。Pointnet提出对称函数来解决点的无序性问题,设计了能够进行分类和分割任务的网络结构,本文结合源码与个人的理解对于T-net网
图3. PointNet网络的整体设计。模型的讲解部分,见”https://zhuanlan.zhihu.com/p/103598888“我上一篇文章 代码部分的讲解(这里使用到的是Pytorh版本的代码) 2.1.1. Classification Network 根据网络的整体结构也可以看到。输入的点云数据,经过第一个transform后将输出给了下一个mlp(64,64),然后输入的数据从 3...
可以看到网络输入是$n\times3$,首先经过一个input transform网络,网络具体细节如下,其实可以看出一个输入变化网络结构和分类网络的卷积层和全连接层结构高度类似: T-Net模型,卷积:64--128--1024 全连接:1024--512--256--3*K。代码注释十分清晰了。 def input_transform_net(point_cloud, is_training, bn_deca...
PointNet体系结构由两个主要组件组成:分类网络和扩展分割网络。 分类网络接收n个输入点,应用输入和特征变换,并通过最大池化聚合点特征。它生成k个类别的分类分数。分割网络是分类网络的自然扩展,将全局和局部特征组合起来生成每个点的分数。术语“mlp”表示多层感知器,其层大小在方括号中指定。批量归一化一致应用于所有...
2、网络结构分析 (1)针对无序性的解决方法比较 (2)输入和特征对齐的有效性验证 (3)鲁棒性测试(数据缺失、异常值、点扰动) 3、可视化(解释为什么鲁棒性) 4、时间和空间复杂度分析 六、仍存在的问题 七、代码分析 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation ...
网络结构 这部分代码位于pointnet_cls.py中。 代码语言:javascript 复制 defget_model(point_cloud,is_training,bn_decay=None):""" Classification PointNet,input is BxNx3, output Bx40 """batch_size=point_cloud.get_shape()[0].value num_point=point_cloud.get_shape()[1].value ...
在神经网络训练领域,损失函数在引导模型参数更新方面发挥着关键作用。我们的PointNet模型采用了一个精心设计的损失函数,受到以下论文中提供的见解的影响: "为了使矩阵接近正交,向softmax分类损失添加了一个正则化损失(权重为0.001)。" 该损失函数在代码中表示如下: ...
网络结构:包含SAmodules、FC、FP。SAmodules进行迭代采样，FC进行分类，FP进行分割。代码中详细解析了SAmodules的三个子部分。SAmodules结构:1. Sampling layer:通过FPS方法选择中心点，手动设置个数。2. Grouping layer:使用Ball query定义区域，设置半径和点数。3. Pointnet layer:对区域进行编码，叠加中心...
代码详解 ⾸先我先来讲解分类⽹络，图中深⾊部分，⾸先输⼊点经过⼀个transform，再经过多层感知机，再经过⼀个feature transform，再经过多层感知机和max pooling，最后经过多层感知机获得分类结果，⽹络结构是⽐较清晰的，下边⼀块⼀块看：input transform ⾸先这⼀层的⽬的是对输⼊的每...