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...
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样回复点云,再通过一个unit PointNet获得每个点的分类。 Set abstraction 每个set abstraction包括sampling、grouping和一个PointNet。 sampling:使用...
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...
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 ...
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...
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...
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。 T-Net加入在网络的目的大概是为了让不同姿态输入的点云不影响最后结果,...
为解决这些局限，PointNet++[2]借鉴了CNN的局部感受野概念，通过多次应用PointNet扩展感知范围。其encoder-decoder结构能更好地处理分类和分割，但定义局部区域对点云数据的处理是个挑战。VoxelNet[3]针对自动驾驶中的实时目标检测，采用了体素化方法，通过划分和3D卷积捕捉局部语义，尽管效率有所提升，但计算量...