这篇文章[1]是 PointNet 的改进版。PointNet 是直接将神经网络用于点云数据处理的先锋,虽然 PointNet 在 3D 任务上取得不错的效果,但其还是存在不足。PointNet 忽略了点云数据间的空间局部结构,从而不能很好地识别更细粒度的模型,也不能很好地泛化到复杂的场景。PointNe
point-wise MLP,仅仅是对每个点表征,对局部结构信息整合能力太弱 -->PointNet++的改进:sampling和grouping整合局部邻域 global feature直接由max pooling获得,无论是对分类还是对分割任务,都会造成巨大的信息损失 -->PointNet++的改进:hierarchical featurelearning framework,通过多个set abstraction逐级降采样,获得不同规模...
作者对其的改进是通过引入了不同分辨率/尺度的Grouping去对局部做PointNet求局部的全局特征,最后再将不同尺度的特征拼接起来;同时也通过在训练的时候随机删除一部分的点来增加模型的缺失鲁棒性。 3. 实验结果 作者对比了改进前后的PointNet的分割效果,如下图 从图中看出,PointNet++的分割效果要明显优于PointNet. @深蓝...
简介 作者在先前的研究中提出了Pointnet,此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题,由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。 Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的...
PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本，其核心是提出了多层次特征提取结构，有效...
作者在先前的研究中提出了Pointnet,此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题,由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。 Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云...
作者在先前的研究中提出了Pointnet,此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题,由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。 Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码,之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云...
PointNet++主要有以下几个方面的改进: 1.层级结构:PointNet将点云数据作为输入,将其映射为全局特征向量,无法捕捉到点与点之间的局部关系。为了解决这个问题,PointNet++提出了层级结构,通过逐层聚合信息来构建具有不同尺度的局部特征。具体而言,PointNet++使用了一种称为"PointNet Set Abstraction"的操作,该操作根据指定的...
PointNet++是PointNet改进版，PointNet在分类和Part Segmentation表现良好，但在Semantic Segmentation受限。PointNet++依据2D CNN思想改进，通过SA模块进行特征学习。模块首先采样关键点，围绕每个关键点选取球形区域内点作为Grouping，应用PointNet提取特征。每个点特征不仅包含自身信息，还融合领域内周围点关系。关键点...
PointNet++ 作为 PointNet 的改进版本，引入了多层次特征提取结构，有效提升了局部特征的提取能力，同时保留了全局特征的获取，使得模型能够更好地分析和处理复杂场景。F-PointNet 则是将 PointNet 或 PointNet++ 应用于3D目标检测，通过先基于2D RGB图像进行目标检测，再使用点云数据构建3D视锥，进行点云...