PointNet++ 是用于点云理解的最有影响力的神经架构之一。尽管 PointNet++ 的准确性已被 PointMLP 和 Point Transformer 等最近的网络在很大程度上超越,但我们发现很大一部分性能提升是由于改进了训练策略,即数据增强和优化技术,以及增加了模型大小而不是架构创新。因此,PointNet++ 的全部潜力还有待探索。 在这项工作中...
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...
开源| PointNet++ 原PointNet团队改进了点云局部特征提取,进一步提高算法精度和鲁棒性 以前很少有关于点云数据的深度学习算法研究。PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入到PointNet中,嵌入的处理输入的点云...
基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构
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...
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...
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。PointNet++ 则针对这个问题,在 PointNet 基础上引入...
PointNet++是一种用于点云数据处理的深度学习模型,它是PointNet模型的改进版。下面我将从多个角度对PointNet++进行全面的注释。 首先,PointNet++是由Charles R. Qi等人于2017年提出的。它是一种用于处理无序点云数据的深度学习模型。PointNet++的主要目标是对点云数据进行特征学习和语义分割,以便在各种应用中进行准确的...
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...