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++ 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共享...
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...
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。
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 ...
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...
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,...