Point Net layer: 对每一组按照PointNet的方式提取特征,并用最大池化得到每一组点的全局特征。假设特征数量为nfeature,那么SA模块返回的特征维度为nfeature X npoint,同时SA模块会返回最远点采样的坐标,以便于进一步连续进行SA操作。 PointNet++分类+分割: 分类:两个SA模块提取,在经过PointNet提取特征,全链接层加权分...
编码器(Encoder)使用一系列Set Abstraction(SA)模块将点云的特征进行层次化的抽象,而解码器(Decoder)使用相同数目的feature propagation对特征进行上采样。其中,SA模块由一个下采样层(Subsampling)、一个邻居查询层(Grouping)、一组用于提取特征的共享多层感知器 (MLPs),以及一个用于聚合邻居内特征的Reduction层组成. 其...
PointNet++由SA(set abstraction)模块组成,这个模块首先采样选取一定数量的关键点,再根据这些点选取每个点周围一定半径内球形区域内的点作为一个Grouping,然后对这个Grouping的点应用PointNet。就这样最后得到feature。这样就类似于2D CNN里面一个卷积核在原图像对应的区域在下一层的表示,类似于感受野的概念。这样得到的每个...
PointNet++的三个功能:分类(Classification)、语义分割(Semantic Segmantation)、部件分割(Part Segmentation),对应于三个不同的网络,但其核心都是Set Abstraction (SA) Module。这个模块对点云进行降采样并提取采样后的点的邻域特征,从而实现不同层级、不同尺度的特征提取与识别。通过多个SA模块的级联,可以同时兼顾点云...
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。关键点坐标变换确保不变性，输入变换后球形区域内点相对关系确定。最终得到的点特征包含多层次特征学习结果。...
每个阶段仅由1个SA区块组成,每个区块包含3层MLP。PointNet++用于分类和分割的模型大小均小于2M,与通常使用超过10M个参数的现代网络相比要小得多[43,28,32]。有趣的是,我们发现,无论是附加更多的SA块还是使用更多的通道,都不会显著提高准确性,同时导致吞吐量显著下降(参见第4.4.2节),这主要是由于梯度消失和过...
核心公共模块 先来看cls和seg公用的核心模块pointnet_sa_module,该函数定义位于./utils/pointnet_util.py pointnet_sa_module (PointNet Set Abstraction Layer) defpointnet_sa_module(xyz,points,npoint,radius,nsample,mlp,mlp2,group_all,is_training,bn_decay,scope,bn=True,pooling='max',knn=False,use_xyz...
特征维度变化:详细解释点云特征在SA模块中的维度变换过程。全连接层:连接全连接层进行分类。分割层:初始化上采样层，实现点云分割。上采样层:倒序使用，进行特征级联。全连接层:最后的分类或分割。总结:PointNet++通过多层级特征提取和适应不同采样密度的方法，有效提升点云数据处理能力。基于pytorch的实现...
然后,对set abstraction(SA)模块进行改进,增强模型对点云数据的特征提取能力.针对该模块主要做了两点改进,一是在每个SA模块中增加残差连接,二是在SA模块中增加了倒置瓶颈设计.基于自建的电力巡检数据集进行测试,结果表明,本文提出的方法在电力线点云语义分割任务上取得了比较好的性能.对比原网络,改进的网络在平均准确...
SA层 参数:降采样点的数量(npoints),邻域半径(radii),邻域内点的数量(nsample),MLP 输⼊:xyz,features 计算过程如下: new_xyz_idx = FPS(xyz, npoints) #使⽤FPS选出降采样点的下标,记作new_xyz_idx new_xyz = gather(xyz, new_xyz_idx) #根据下标选出降采样的点,记作new_xyz idx = ball_quer...