点云或者mesh,大多数研究人员都是将其转化成3D体素或者多视图来做特征学习的,这其中的工作包括了VoxelNet,MVCNN等。这些工作都或多或少存在了一些问题(上面提到了)。 直接对点云做特征学习也不是不可以,但有几个问题需要考虑:特征学习需要对点云中各个点的排列保持不变性、特征学习需要对rigid transformation保持不...
虽然简单,但PointNet是高效和有效的。从经验来看,它表现出与最先进水平持平甚至更好的强劲表现。理论上,这篇论文提供了关于了解网络学习了什么,以及为什么网络对于输入扰动和破坏是健壮的分析。 Introduction 第一段简单地说明了以往研究人员处理点云数据的方式以及这种方式的缺陷。 在本文中,我们探索了能够对点云或网格...
PointNet网络架构如下图所示,分类网络和分割网络共享很大一部分结构。 我们的网络有三个关键模块:作为对称函数的最大池化层,用于聚合来自所有点的信息;局部和全局信息组合结构;以及两个联合对齐网络,用于对齐输入点和点特征。 无序输入的对称函数 为了使模型对输入置换保持不变,存在三种策略:1)将输入按规范顺序排序;2...
论文阅读之PointNet PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet是深度学习应用到点云数据的先驱。在此之前,传统的机器学习方法大多基于点云的手工设计的特征,并使用机器学习模型如SVM。深度学习方法将点云进行体素化形成体素网格并使用3D卷积神经网络,或者将点云经过投影生成...
Pli,xli,xlj分别是网络第l层中邻居j的输入坐标、输入特征和特征。hθ表示以x l j和相对坐标(p l j−p l i)的级联作为输入的共享MLP。请注意,由于具有单规模分组(每个阶段使用一个SA块)的PointNet++是原始论文[30]中使用的默认架构,因此我们将其称为PointNet++,并将其用作我们的基线。
此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet,并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务,如分类、语义分割和目标识别。不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系,点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此,在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前,需要...
论文中文翻译:https://blog.csdn.net/weixin_40664094/article/details/83902950、 https://blog.csdn.net/qq_40196164/article/details/85264803 一、 存在的问题 1、提取局部特征的能力 PointNet不会捕获由度量空间中的点所引发的局部结构,从而限制了识别细粒度模式的能力以及对复杂场景的普遍性。
图1 PointNet的应用02创新点该论文设计提出了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构——PointNet，它提供了一种统一且高效的方式来推理处理点云或网格等三维几何数据。PointNet能够处理从物体分类、部件分割到场景语义解析等各种应用。在经验上，它显示出与当今最先进方法相媲美甚至更好的性能。理论分析也揭示了...
对于这两个定理的证明,原论文在补充材料中给出了,但本人看的一头雾水(感觉好多地方有问题)……(如有看懂的小伙伴,还望不吝赐教～ 4. 实验 4.1 3D 任务 作者为了验证 PointNet 的有效性,在 3D 物体分类、物体分割和语义分割任务上进行了实验。 3D 物体分类:作者在ModelNet40数据集上进行了实验,基本达到了 ...
PointNet提供了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构,避免了将点云转换为规则的三维体素网格或图像集合的需要,并在各种应用中实现了高效和有效的性能。 图1 PointNet的应用 02 创新点 该论文设计提出了一种适用于处理三维无序点集的全新深度网络架构——PointNet,它提供了一种统一且高效的方式来推理处理点云...