四、其他细节: Shared MLP 网络结构中的Shared MLP是什么?这一点论文中没有提,但从代码实现上来看其将点云变为B * N * 3,采用1*1的一维卷积,其实相当于每个顶点都共用了同一个卷积权重 如下图所示某种程度上是类似于MLP的,因此称为Shared MLP(个人理解,不知道对不对)。 鲁棒性好 PointNet对缺失数据鲁棒...
3)通过多次mlp对各点云数据进行特征提取后,再用一个T-Net对特征进行对齐。 4)在特征的各个维度上执行maxpooling操作来得到最终的全局特征。 5)对分类任务,将全局特征通过mlp来预测最后的分类分数;对分割任务,将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行串联,再通过mlp得到每个数据点的分类结果。 1.2 PointNet网...
直觉上看,就是用一个小的网络学习一个线性变换,对输入的点云做处理 2. MLP 代码中使用的是两个卷积层: 先用一个 的卷积,输出通道数为 然后是一个 的卷积,输出通道也是 所以最终的输出是 的形状 3. Feature Transform 和先前一样,用T-Net输出一个 的线性变换矩阵右乘上去 4. MLP 用三个 的卷积,将通道...
2)输入数据先通过和一个T-Net学习到的转换矩阵相乘来对齐,保证了模型的对特定空间转换的不变性。 3)通过多次mlp对各点云数据进行特征提取后,再用一个T-Net对特征进行对齐。 4)在特征的各个维度上执行maxpooling操作来得到最终的全局特征。 5)对分类任务,将全局特征通过mlp来预测最后的分类分数;对分割任务,将全局...
PointNet主要由多个全连接层（MLP）和最大池化层组成。根据任务的不同，可能需要对输出层进行调整，例如添加分类器或分割器。训练：使用准备好的数据集对PointNet进行训练。在训练过程中，采用了Adam优化器，使用了交叉熵损失函数来优化网络，使其在特定任务上表现更好。评估：在训练完成后，使用测试集对PointNet进行评估...
PointNet 分类器模型由共享 MLP、完全连接操作和 softmax 激活组成。将分类器模型输入大小设置为 64,将隐藏通道大小设置为 512 和 256,并使用此示例末尾列出的帮助程序函数初始化模型参数。 六、定义点网功能 创建示例末尾的“模型函数”部分中列出的函数,以计算 PointNet 模型的输出。函数模型将点云数据、可学习模型...
在分割网络里,作者通过concate全局特征和局部特征,构造一个语义特征更强的特征形式,后面就是常规的通过MLP网络进行降维后生成预测点云。 更加详细的细节,可以查看原论文和下面的代码:论文地址 其中代码中的网络定义,对应网络细节如下: input_transform_net+input_fc:对应T-Net,后续reshape到3x3做为变换矩阵和输入进行...
unit pointnet 分割网络中的 unit pointnet是什么? 论文中的原文写的是: 也就是说unit pointnet是由MLP + ReLU组成。没有了pointnet layer中的最大池化后后续的MLP操作。 实验效果
特征提取阶段采用MLP(多层感知机,说白了就是全连接层),这种结构用到的运算只有乘法和加法,都是对称函数,所以不会受到排序影响。 实验效果 1、分类 数据集是ModelNet40,包含40类物体的CAD,通过采样获得点云。这里作者没有把MVCNN列出来,因为精度没有比过它,不过后来的改进版已经超过了。
5)对分类任务,将全局特征通过mlp来预测最后的分类分数;对分割任务,将全局特征和之前学习到的各点云的局部特征进行串联,再通过mlp得到每个数据点的分类结果。 1.2 PointNet网络结构 它提取的“全局特征”能够很好地完成分类任务。下面看一下PointNet的框架结构: ...