用于语义场景标注的网络(FP的最后两个全连接层之后紧接的是丢弃率为0.5的暂弃层): SA(1024,0.1,[32,32,64])\to\\SA(256,0.2,[64,64,128])\to\\SA(64,0.4,[128,128,256])\to\\SA(16,0.8,[256,256,512])\to\\FP(256,256)\to FP(256,256)\to FP(256,128)\to
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...
分类网络比较简单,首先是3个SA,前两个SA规定中心点分别为512和128,最后一个SA提取全局特征,得到结果为$(B×1024)$,其中B为batch size,然后使用4层全连接网络$(1024→512→256→num_class)$得到分类结果,这里要注意中间隐层采用了dropout增加robustness,最后通过log_softmax()计算出每个样本的预测值。 3.2 分割...
l1_xyz, l1_points, l1_indices = pointnet_sa_module(l0_xyz, l0_points, npoint=512, radius=0.2, nsample=32, mlp=[64,64,128], mlp2=None, group_all=False, is_training=is_training, bn_decay=bn_decay, scope='layer1', use_nchw=True) #al2_xyz, l2_points, l2_indices= pointnet_s...
主要包含数据预处理、特征提取、TNet变换、全连接层等部分。数据预处理负责加载和预处理点云数据；特征提取部分通过多层感知机提取点云特征；TNet变换部分学习转换矩阵，确保旋转不变性；全连接层用于分类或回归任务。PointNet++源码：在PointNet的基础上增加了SA模块，用于多层次特征学习。SA模块包含采样、分组...
基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构
SA(set abstraction)层的解释: 1. 改进特征提取方法:pointnet++使用了分层抽取特征的思想,把每一次叫做set abstraction。分为三部分:采样层、分组层、特征提取层。首先来看采样层,为了从稠密的点云中抽取出一些相对较为重要的中心点,采用FPS(farthest point sampling)最远点采样法,这些点并不一定具有语义信息。当然也...
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...
以此达到减少计算量的同时解决密度问题。 三、pointnet++代码详解 FPS和邻域点确定的方法都是c语言编程的并混编成.so文件的,下面以pointnet2_cls_ssg模型为例解释代码。 整体网络结构: 特征提取pointnet_sa_module:
InvResMLP和SA之间有三个区别。(1) 增加了输入和输出之间的残差连接,以缓解消失梯度问题[13],尤其是当网络深入时。(2) 引入可分离MLP以减少计算并加强逐点特征提取。虽然原始SA块中的所有3层MLP都是根据邻域特征计算的,但InvResMLP将MLP分离为根据邻域特征(在分组层和归约层之间)计算的单层和点特征(归约后)的...