pointnet采用了两次STN,第一次input transform是对空间中点云进行调整,直观上理解是旋转出一个更有利于分类或分割的角度,比如把物体转到正面;第二次feature transform是对提取出的64维特征进行对齐,即在特征层面对点云进行变换。 maxpooling解决无序性问题:网络对每个点进行了一定程度的特征提取之后,maxpooling可以对点...
三维的STN可以通过学习点云本身的位姿信息学习到一个最有利于网络进行分类或分割的DxD旋转矩阵(D代表特征维度,pointnet中D采用3和64)。其中的原理为,通过控制最后的loss来对变换矩阵进行调整,pointnet并不关心最后真正做了什么变换,只要有利于最后的结果都可以。 pointnet采用了两次STN,第一次input transform是对空间中...
pointnet采用了两次STN,第一次input transform是对空间中点云进行调整,直观上理解是旋转出一个更有利于分类或分割的角度,比如把物体转到正面;第二次feature transform是对提取出的64维特征进行对齐,即在特征层面对点云进行变换。 maxpooling解决无序性问题:网络对每个点进行了一定程度的特征提取之后,maxpooling可以对点...
按住Ctrl+指针点击PointNetDenseCls,进入到model.py中,再看PointNetDenseCls这个类之前,我们先根据这个文件中定义的类把整个网络架构梳理一遍:首先我们先看图中的蓝色部分,也就是分类网络,这时进入到PointNetfeat这个类中查看,代码和注释如下: # 这是一个三维旋转变换网络classSTN3d(nn.Module):def__init__(self):s...
PointNet阅读笔记 目录 PointNet阅读笔记 一、为什么要提出这个网络 二、网络结构 1.无序性的体现 2.两次STN 3.两个定理 4. 额外的损失函数 三、小想法 一、为什么要提出这个网络 点云本身是无序的,点云数据每个点可能包含了XYZ和别的信息,如三个轴的旋转信息(rx,ry,rz),传统二维数据是相对有序的,如在一...
PointNet的核心思想在于,通过空间变换网络(Spatial Transformer Network,简称STN)对输入点云进行规范化处理,以消除点云的空间变换对特征提取的影响。随后,通过多层感知机(Multi-Layer Perceptron,简称MLP)对点云进行逐点特征提取,最后通过最大池化(Max Pooling)操作聚合全局特征,实现点云的分类与分割。 二、PointNet内部机...
STN通过学习和预测一个仿射变换矩阵,对输入点云进行规范化处理,从而提高了网络对输入数据的鲁棒性。 点特征提取层 点特征提取层是PointNet的核心组成部分,它负责对每个点进行独立的特征提取。通过多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)结构,PointNet能够逐点学习并提取出丰富的局部特征。这些特征不仅包含了点的空间...
pointnet采用了max-pooling策略 pointnet 架构: 这个T-Net 就是一个3*3的矩阵,就相当于对点云做了一次旋转变换; 空间变换网络解决旋转问题:三维的STN可以通过 点云深度学习 转自:https://blog.csdn.net/qq_15332903/article/details/80224387 目前二维深度学习取得了很大的进步并且应用范围越来越广,随着三维设备...
刚性变换不变性：为了确保对旋转和平移等变换的不变性，PointNet在特征提取前对点云进行对齐，通过训练小型网络得到变换矩阵，并与输入点云相乘。模型中运用了两次STN，一次调整输入角度，一次对特征进行对齐。总的损失函数由分类任务的交叉熵损失和约束变换矩阵的正则项组成，保证了网络对变换的稳定学习和对...
STN这个网络最重要的功能就是把数据固定在了一个方向,比如: 综合说: 如果网络能够对经过平移、旋转、缩放及裁剪等操作的图片得到与未经变换前相同的检测结果,我们就说这个网络具有空间变换不变性(将平移、旋转、缩放及裁剪不变性统称为空间不变性)。具有空间变换不变性的网络能够得到更精确地分类结果。传统CNN网络的池...