PointPillars 的主要 idea 是,在自动驾驶等应用中,3D 场景点云中的物体检测存在这样一种特点:垂直方向(z 轴)相对另外两个轴的信息量更低。举个例子,我们通常使用俯视图来标注地图上出现的物体,因为此时展示的信息量更大,其他视角会有遮挡。 所以,这篇 PointPillars 的思路就是,在 xy 平面上划分网格,然后把垂直...
·点云类似于原始表征,可以通过N x D的矩阵表示,N表示所有的点,D代表表示该点所需的维度信息,比如坐标信息和法向量 点云的特点 ·置换不变性 在N维上点的排序不管有什么变化,都应该不影响物体的性质。直观的看,在N维上点的集合代表了整个3D物体,而集合本身具有无序性,即该点集内部无论如何变化,不影响外部物...
PointNet++的主要特点有以下几点: 首先,PointNet++可以处理不同大小和形状的点云数据。其通过随机采样点的方式,将无序的点云数据转换为有序的点云数据,然后进行处理。 其次,PointNet++采用了一种金字塔式的网络结构,这个网络结构可以对点云数据进行多尺度的处理,从而提取出更加细致的特征。 最后,PointNet++引入了注意...
PointNet++的主要特点包括以下几点: 1.端到端的训练方式:PointNet++可以直接对点云数据进行端到端的训练,无需进行预处理,大大简化了模型的训练过程。 2.金字塔结构:PointNet++采用了金字塔结构,可以有效地处理不同尺度的点云数据。 3.局部结构和全局结构的学习:PointNet++可以通过学习点云数据的局部结构和全局结构,实...
探索PointNet家族，一系列旨在处理点云数据的神经网络，本文将逐一介绍它们的主要特点和应用场景。点云，源于3D扫描技术，如LiDAR，通过激光反射获取物体表面的多个点，构成数据的特殊结构。点云数据具有稀疏性、非均匀分布以及额外属性（如法向量、颜色）等特性。开山之作PointNet[1]是点云神经网络的奠基之作...
网络特点：无需体素化或者渲染，即可消耗原始点云。同时学习全局和局部点的统一特征（为3D任务提供了高效...
PointNet 是由 Charles R. Qi 等人在《PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》中提出，其主要特点是可以直接处理点云数据，通过学习每个点的空间编码，进而得到全局点云特征，适用于点云分类和分割任务。然而，PointNet 在提取局部特征的能力上有所欠缺，限制了其...
点云数据由大量的三维坐标点组成,具有无序性、稀疏性和空间分布不均等特点。这些特点给传统的深度学习模型带来了巨大的挑战。然而,PointNet通过其独特的设计,成功地解决了这些问题。 PointNet的核心思想 PointNet的核心思想在于,它通过对每个点进行独立的特征提取,然后利用全局最大池化操作将这些特征整合成一个全局特征...
Qi等人于2017年提出的,它的特点是能够直接处理无序的点云数据。 与传统的基于图像的深度学习模型不同,PointNet模型主要针对的是点云数据。点云数据是由大量的三维点坐标表示的,比如激光雷达扫描得到的数据或者RGB-D相机采集的数据等。相比于图像数据,点云数据的特点是没有固定的拓扑结构和网格化表示。因此,PointNet...