网络上面那个分支,有pointSIFT module和SA module组成。下面分别介绍。 4.1.1. pointSIFT module 作用:描述局部特征 组成 (1)方向编码orientation-encoding grouping的改进:在八个八分圆上找最近点得到(2,2,2)的最近点集合,八分圆是通过三个坐标的顺序划分的 orientation-encoding convolution, 依次沿着X Y Z ...
/root/anaconda3/envs/rapids/bin/python3.6 二、进入~/pointcloud/pointSIFT master/tf_utils/tf_ops/grouping改配置文件: 需要改4个地方的路径:都需要生成so文件 1、(rapids) root@iZwz9ios3psx4j85ire2ypZ:~/pointcloud/pointSIFT master/tf_utils/tf_ops/grouping# vim tf_grouping_compile.sh 把...
上海交通大学卢策吾团队 MVIG 实验室最近开源了 PointSIFT,这是一个点云特征的提取模块。在 Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces(S3DIS) [1] 中可以达到 70.23 的 mIoU(对比 PointCNN 62.74, 相对提高 11.9%)。在另一个常用数据集Stanford ScanNet [2]上可以达到 41.50 的 mIoU(对比 PointNet++ 38.28, 相对...
3、vim tf_pointSIFT_compile.sh 把之前tf_pointSIFT_compile.sh文件中的内容删除把如下内容复制进去 #/bin/bash nvcc pointSIFT.cu o pointSIFT_g.cu.o c O2 DGOOGLE_CUDA=1 x cu Xcompiler fPIC # TF1.4 g++ std=c++11 main.cpp pointSIFT_g.cu.o o tf_pointSIFT_...
FP-shortcut link在上下采样层之间建立连接，促进信息流动，优化网络结构。上采样层同样包含pointSIFT模块与FP模块，通过精细调整，确保高保真度的特征传递，实现从细节到整体的有效融合。在label预测层中，网络进一步细化分割结果，为用户提供精准的点云分类信息。实验部分验证了pointSIFT的有效性，包括OE unit...
二、进入~/pointcloud/pointSIFT master/tf_utils/tf_ops/grouping改配置文件: 需要改4个地方的路径:都需要生成so文件1、(rapids) root@iZwz9ios3psx4j85ire2ypZ:~/pointcloud/pointSIFT master/tf_utils/tf_ops/grouping#vim tf_grouping_compile.sh把之前tf_grouping_compile.sh文件中的内容删除把如下...
【学界| 上海交大卢策吾团队开源PointSIFT刷新点云语义分割记录】上海交通大学卢策吾团队MVIG实验室最近开源了PointSIFT,这是一个点云特征的提取模块。在斯坦福大型3D室内空间中可以达到70.23的mIoU(对比PointCNN 62.74,相对提高11.9%)。在另一个常用数据集 Stanford ScanNet 上可以达到41.50的mIoU(对比PointNet ++ 38.28,...
pointSIFT_util import pointSIFT_module # input coordinates xyz = tf.tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, num_point, 3)) # input features point_feature = tf.tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size, num_point, input_dim) # setting phases is_training = tf.placeholder(dtype=...
4.1. PointSIFT Module Given an n * d matrix as input which describes a point set of size n with d dimension feature for every point, PointSIFT module outputs an n * d matrix that assigns a new d dimension feature to every point. ...
1、提出了新奇的网络模块PointSIFT 2、展示了该模块对语义分割任务的性能提升 1、方向编码单元 图4 方向编码卷积层 a)三维空间的点云 b)8个方向的最近邻 c)3个阶段的卷积,结合了所有的特征 方向编码单元做的事是对某个点周围8个方向的最近点的特征进行卷积,也即方向编码卷积(orientation-encoding convolution),...