论文的Abstract中介绍到,点云是一种重要的几何数据结构。不同于以往的研究,作者设计了一种新型直接处理点云的神经网络结构PointNet。PointNet能提供统一的结构在分类,语义分割等应用上。 介绍 输入为三通道点云数据,(x,y,z)(x,y,z),输出整体的类别或者每个点所处的部分或者每个点的类别。对于目标分类任务,输出为...
从论文中的这幅分类实验结果图可以看出来,多尺度(MSG,MRG)和单一尺度相比(SSG)对分类的准确率没有什么提升,有一个好处是如果点云很稀疏的话,使用MSG可以保持很好的robustness。对于robustness效果random input dropout(DP)其实贡献更大。 从论文中的分割实验结果看,使用(MSG+DP)之后的确是比SSG结果提升了,在非均匀...
个人理解:此论文相对于本团队上一篇论文PointNet相比,更加注重于物体点云的局部结构,通过提出一个多层级特征提取结构,可以有效的依据不同的感受野大小来提取不同区域的局部特征.具体实现在于:通过在输入点集中根据最远点采样的方法选取一定数量的点(点数由人手动设置),这些点被认为是中心点,然后在中心店周围依据固定的...
第一个T-Net是在数据刚输入的时候,结构和上面的过程基本一致,该分支对样本进行一系列卷积及FC后输出是一个3*3的矩阵,然后先用样本和该矩阵相乘,根据论文的说法是对样本进行旋转对齐。第二个T-Net是加在第一次卷积之后的( 即n*64*2500),得到一个64*64的变换矩阵,对n*64*2500的样本进行变换。 通过实验发现...
[论文解读+复现] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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。
摘要:PointNet缺乏局部结构信息，导致复杂场景泛化能力差。PointNet++通过利用空间距离，不断提取局部特征，学习局部尺度逐渐增加的特征。此外，论文提出自适应密度特征提取方法，解决样本不均匀问题，提升模型鲁棒性。介绍:Pointnet直接处理点云，学习每个点的空间编码，聚集为全局特征。PointNet++引入局部特征，迭代...
简介:本文将深入探讨PointNet++这一点云深度学习处理的里程碑工作,详细解读其论文内容,并通过代码复现的方式,帮助读者理解并掌握其核心技术。无论是计算机科学领域的专业人士,还是对深度学习有兴趣的非专业读者,都能通过本文的讲解,轻松掌握PointNet++的原理和应用。
【2025已完结】Transformer模型从零详解,入门到进阶,全程干货讲解!-人工智能/深度学习/机器学习/目标检测/图像分割/神经网络/自然语言处理 1118 0 03:10:40 App 【三小时速通!】深度学习Python入门教学!搞科研/写论文的绝对根本基础!--人工智能/深度学习/python/pytorch 591 0 12:04:23 App 完全可自学!同济...
【论文解读+代码复现】PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作,对pytorch版的PointNet++进行原理讲解和论文复现 2.3万 2920 13:01:50 App 【全600集】目前B站最好的Python教程!2025最新,允许白嫖,七天轻松玩转编程!学完即可就业!存下吧!很难找全的! 5.3万 193 03:54:26 App B站强推!2023公认最通俗...