PointNet++提供了比较好的表征网络,后序的点云处理发展很多论文都是用到了这种表征方式。不过PointNet++相对于PointNet不管是分类还是分割任务,总体的准确率大概只提升了2-4个点。 参考资料 PointNet论文 PointNet++论文 PointNet作者演讲 三维点云网络——PointNet论文解读 PointNet++论文解读以及代码分析 搞懂PointNet++,...
本系列会对pointnet系列论文以及源码进行解读,这篇文章会简单介绍一下pointnet论文的解读,会挑出每一章重点的部分解读一下,并补充一些基础知识: 0. 前言 pointnet是用输入的点云信息来做3D物体分类和分割的网络模型。 论文下载地址 tensorflow版源码 (先挖个坑,之后有时间会写一下这个介绍) 1. 介绍 已存在的对点...
点与点之间的空间关系。一个物体通常由特定空间内的一定数量的点云构成,也就是说这些点云之间存在空间关系。为了能有效利用这种空间关系,论文作者提出了将局部特征和全局特征进行串联的方式来聚合信息。 不变性。点云数据所代表的目标对某些空间转换应该具有不变性,如旋转和平移。论文作者提出了在进行特征提取之前,先对...
PointNet++是PointNet的延续,一定程度上弥补了PointNet的一些缺陷。PointNet++提供了比较好的表征网络,后序的点云处理发展很多论文都是用到了这种表征方式。不过PointNet++相对于PointNet不管是分类还是分割任务,总体的准确率大概只提升了2-4个点。 参考资料 PointNet论文 PointNet++论文 三维点云网络——PointNet论文解读...
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...
PointNet++论文个人理解 Abstract Motivation:PointNet不能捕捉局部结构信息,因此限制了其在细粒度任务和复杂场景的泛化能力。 作者提出了一个层级的网络来学习上下文尺度逐渐增大的局部特征。其次,点云中的点分布式不均匀的。为此,作者提出了一个新颖的点集学习层来自适应的学习多尺度特征。
PointNet系列论文解读 1.简介 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...
三维点云网络——PointNet论文解读 PointNet1 是斯坦福大学研究人员提出的一个点云处理网络,与先前工作的不同在于这一网络可以直接输入无序点云进行处理,而无序将数据处理成规则的3Dvoxel形式进行处理。输入点云顺序对于网络的输出结果没有影响,同时也可以处理旋转平移后的点云数据。 点云是一种重要的几何数据形式。
PointNet论文解读 技术标签:PointNet3D识别任务 本论文解读分两次完成,先更新一部分理论解读,实验部分后期会补上。笔者不才,欢迎各位大佬斧正,共同进步! 一、研究问题背景的综述 作者从两方面入手介绍的这篇文章。首先,作者介绍了诸位学者们针对点云的特性在3D物体识别方面的学术研究,然后,作者又结合点云数据的特点对...
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...