通过上采样(Feature Propagation)操作,PointNet++能够充分利用高层级的特征信息来指导低层级的特征提取过程,从而提高了模型的准确性和鲁棒性。 总结 PointNet++是一种强大的点云处理神经网络架构,它通过逐层提取特征和上采样(Feature Propagation)操作实现了对点云数据的有效处理。上采样(Feature Propagation)过程通过将高层...
continue # 下采样或上采样到固定数量的点 if pointcloud.shape[0] >= num_points: indices = np.random.choice(pointcloud.shape[0], num_points, replace=False) else: indices = np.random.choice(pointcloud.shape[0], num_points, replace=True) pointcloud = pointcloud[indices] data.append(pointcl...
Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务,由于模型基本上都是单点采样,代码底层用的是2Dconv,只有maxpooling整合了整体特征,所以局部特征提取能力较差,这使得它很难对复杂场景进行分析。 PointNet++的核心是提出了多层次特征提取结构,有效提取局部特征提取,和全局特征。 2.1 思路流程 先在输入点集中选择一...
分割任务（Segmentation）对于语义分割任务，需要从低分辨率特征中上采样还原高分辨率的特征。对于CNN模型，一般是使用2D图像插值的方式实现。PointNet++模型采用提取最近的3个近邻点，并通过这三个点加权平均的方式插值获得上采样点。此外，PointNet++还因其对输入数据顺序置换的不变性、轻量级结构、对数据丢失非常鲁棒等特征...
本文深入探讨了PointNet++，作为PointNet的改进版本，其论文主页可参考链接。对比两者网络结构，主要区别在于PointNet++的引入了set abstraction（SA）块，以及分割网络中的上采样的插值操作(interpolate)。SA块由sampling layer、grouping layer和pointnet layer构成，接下来我们将分部分进行详细介绍。在PointNet++的...
在获得体素化网格后,我们接下来执行 3D 卷积计算,这有效地在基于体素的图像上滑动立方体(译者注: 3D 卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体,然后在立方体中运用 3D 卷积核)。 我们将扫描扩展到相同的基础。我们设想如果我们进行大规模扫描,每个物体将只是一个会导致一些问题的体素。而且,由于那些上采样操作,不容...
的上采样操作,然后与编码部分进行特征映射级联(Concatenate),即拼接,最后通过两个 瓶颈层:包含两个 最后经过一个 的卷积层得到最后的输出。 如图所示,该网络模型形似字母“U”,故称为U-Net。 整体过程: 先对图片进行卷积和池化。比如说一开始输入的图片大小是 ...
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和pointnet layer构成,接下来依次对其进行介绍。 sampling layer 作用 考虑到点云数量通常较大且数量不一致,PointNet++采用最远点采样(FPS(farthest point sampling ))从原始NN个...
PointNet++引入了Set Abstraction的概念，它包括采样层、分组层和特征提取层三个部分。采样层采用最远点采样算法(FPS)选择中心点，分组层定义局部区域，特征提取层则在这些局部区域上进行特征提取。通过多尺度组合和多分辨率组合两种方法解决点云密度不均匀问题，PointNet++有效地提高了对复杂场景的分析能力。采...
同时,PointNet++设计了一种反向插值的方法来实现上采样的decoder结构,通过反向插值和skip connection来获得区别逐点特征: 5.数据集 实验采用了四个常见的数据集进行评估: 1、MNIST:包含 60k 训练和 10k 测试样本的手写数字图像。 2、ModelNet40:40 类 CAD 模型(多为人工)。我们使用 9,843 个形状的官方分割用于...