PointNet++的整体结构如下: 整个网络可以看作为encoder-decoder的结构,encoder是一个采样的过程,通过多层set abstraction将数据进行局部到全局的采样。decoder分为分类和分割,分类decoder比较简单,将encoder获得的全局特征经过一个PointNet降维,再通过多层感知机获得分类分数。分割decoder相对较复杂,需要通过反向插值的方法实现采...
依次进行采样后,恢复每一个点特征,也就是decoder。 总结 PointNet++是PointNet的延续,一定程度上弥补了PointNet的一些缺陷。PointNet++提供了比较好的表征网络,后序的点云处理发展很多论文都是用到了这种表征方式。不过PointNet++相对于PointNet不管是分类还是分割任务,总体的准确率大概只提升了2-4个点。 参考资料 PointN...
PointNet++的架构设计基于encoder-decoder结构，其中encoder阶段通过多个set abstraction层进行降采样，生成不同规模的点特征，最后一个set abstraction层的输出可视为全局特征。这一过程包含三个关键模块：采样、分组和PointNet单元。decoder部分根据分类和分割任务有所不同。分类任务的decoder相对简单，而分割任务的...
首先,比较PointNet++两个任务网络的区别:在得到最高层的 feature 之后,C网络使用了一个小型的 PointNet + FCN 网络提取得到最后的分类 score;S网络通过 skip link connection 操作不断与底层 low-level 信息融合,最终得到逐点分分类语义分割结果。 PointNet++ 的思路与U-Net很相似:利用encoder-decoder结构,逐层提高...
PointNet++ 使用了U-Net结构,包括编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器(Encoder)使用一系列Set Abstraction(SA)模块将点云的特征进行层次化的抽象,而解码器(Decoder)使用相同数目的feature propagation对特征进行上采样。其中,SA模块由一个下采样层(Subsampling)、一个邻居查询层(Grouping)、一组用于提取特征的...
至此,PointNet网络中最重要的思想部分已经解释完成了。PointNet的结构非常简单,是非常典型的encoder-decoder结构。encoer首先通过多层感知机进行特征加深,然后利用最大池化提取全局特征。decoder部分也很中规中矩,主要是通过反卷积完成的。 PointNet网络架构 细心的伙伴看结构图就会发现了,其中有一个T-net我没有讲。
至此,PointNet网络中最重要的思想部分已经解释完成了。PointNet的结构非常简单,是非常典型的encoder-decoder结构。encoer首先通过多层感知机进行特征加深,然后利用最大池化提取全局特征。decoder部分也很中规中矩,主要是通过反卷积完成的。 细心的伙伴看结构图就会发现了,其中有一个T-net我没有讲。
PointNet++ 的思路与U-Net很相似:利用encoder-decoder结构,逐层提高feature level,在到达最高层之后通过 skip link connection 操作恢复局部信息,从而达到既能获取 high-level context feature 也能获取 low-level context feature。 1.主要贡献:解决pointNet提取局部特征的能力 ...
五、代码解析 PointNet的代码实际上仅由两部分组成,就是T-Net和一个Encoder-Decoder结构: 先看T-Net的代码: classT_Net(nn.Module):def__init__(self):super(T_Net,self).__init__()# 这里需要注意的是上文提到的MLP均由卷积结构完成# 比如说将3维映射到64维,其利用64个1x3的卷积核self.conv1 = to...
对于分割网络来讲,PointNet直接整合global feature和local embedding特征 ==> PointNet++采用Encoder - Decoder结构,特征通过skip link concatenation进行连接 2. PointNet++网络结构 PointNet++网络结构如图所示,主要包含set abstraction(SA)块,分割网络中上采样的插值操作(interpolate),其中SA由sampling layer grouping layer...