数据预处理:对点云数据进行归一化、去噪等预处理操作,以提升模型训练的稳定性和效果。 选择合适的损失函数:根据具体任务选择合适的损失函数,如交叉熵损失函数用于分类任务,Dice损失函数用于分割任务等。 优化器设置:选用合适的优化器,如Adam、RMSprop等,并设置合理的学习率和衰减策略。 正则化手段:采用权重衰减、Dropout...
在T-net 的最后一步中,T-net 最终全连接层的输入相关特征与全局可训练的权重和偏差相结合,形成一个 3×3 的变换矩阵。 姿势归一化的概念扩展到 64 维嵌入空间。 T-net 与上图类似,除了几乎,不同之处在于可训练权重和偏差的维度增加,分别变为 256*4096*4096,返回一个 64*64 的变换矩阵。可训练数量的增加...
使用对称函数实现对点集的排列不变性:通过对所有点的特征应用一个对称函数(如最大值 Max Pooling),聚合为全局特征,消除点的排列顺序对结果的影响。 逐点特征提取与共享权重:对每个点使用共享参数的多层感知机(MLP)提取特征,捕获每个点的特征信息。 空间变换网络(T-Net):学习点云的空间变换矩阵,对输入和特征空间进...
在训练过程中对输入随机地暂弃(Dropout),网络自适应地学习在不同尺度上检测到的权重模式,并且根据输入数据组合多尺度特征。实验表明,PointNet++能够高效地、稳健地处理点集。特别是面对具有挑战性的三维点云基准数据时,获得了明显优于最先进水平的结果。 Sec02 问题陈述 假设\mathcal{X}=(M,d)是一个离散的度量空...
此外,还可以通过调整损失函数的权重来平衡不同类别之间的学习难度。 三、实际操作建议与问题解决方法 建议使用预训练的PointNet模型进行微调,以加速训练过程并提高性能。 在训练过程中,密切关注模型的收敛情况,及时调整学习率和优化器参数。 针对过拟合问题,可以尝试采用数据增强、正则化、早停等策略进行缓解。 当遇到...
首先遇到的一个问题是,PointNet提供了预处理好的9840个训练数据和2468个测试数据,包括单位球标准化和采样2048个点,但不包括数据增强(随机旋转和抖动)。在modelnet40_ply_hdf5_2048文件夹中以多个.h5文件存储。然而,ModelNet官方提供的ModelNet40则是.off格式。
在神经网络训练领域,损失函数在引导模型参数更新方面发挥着关键作用。我们的PointNet模型采用了一个精心设计的损失函数,受到以下论文中提供的见解的影响: "为了使矩阵接近正交,向softmax分类损失添加了一个正则化损失(权重为0.001)。" 该损失函数在代码中表示如下: ...
预览其中一个增强训练样本。 请注意,由于用于测量训练网络性能的数据必须代表原始数据集,因此数据增强不会应用于验证或测试数据。 四、数据预处理 准备用于训练和预测的点云数据需要两个预处理步骤。 首先,要在训练期间启用批处理,请从每个点云中选择固定数量的点。最佳点数取决于数据集和准确捕获对象形状所需的点数。
权重:每个类别的权重都是1 c. TEST_DATASET_WHOLE_SCENE = scannet_dataset.ScannetDatasetWholeScene(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='test') 加载整个场景的测试集,返回的点云和b返回的一样。 2.语义分割网络训练模型 defget_model(point_cloud, is_training, num_class, bn_decay=None):"""Se...