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...
PointNet++是PointNet的改进版，借鉴了2D CNN的思想，通过SA模块进行特征学习。SA模块首先采样关键点，然后围绕每个关键点选取球形区域内的点作为Grouping，应用PointNet提取特征。这样，每个点的特征不仅包含自身信息，还融合了领域内周围点的关系。关键点坐标变换：PointNet++通过关键点坐标变换确保不变性。输入...
因此,在本小节中,我们研究如何以有效且高效的方式扩展PointNet++。 我们提出了Inverted Residual MLP(InvResMLP)模块以实现高效实用的模型缩放**。该模块建立在SA模块上,如图一的中部所示。InvResMLP和SA模块的不同点有三个: - 为了缓解梯度消失问题 [21](尤其是当网络更深时),我们在模块的输入和输出之间添加了**...
在本小节中,我们提出了Inverted Residual MLP (InvResMLP)模块以实现高效实用的模型缩放。该模块建立在SA模块上,如图一的中部所示。InvResMLP和SA模块的不同点有三个: 在模块的输入和输出之间添加了残差连接, 以缓解梯度消失问题 引入了可分离的MLP 以减少计算量,并增强逐点的特征提取 引入inverted bottleneck的设计...
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...
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...
基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构
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...
l1_xyz, l1_points, l1_indices = pointnet_sa_module(l0_xyz, l0_points, npoint=512, radius=0.2, nsample=32, mlp=[64,64,128], mlp2=None, group_all=False, is_training=is_training, bn_decay=bn_decay, scope='layer1', use_nchw=True) #al2_xyz, l2_points, l2_indices= pointnet_...