文章提出用点表示3D输入数据的PVCNN来减少内存消耗,同时在体素中进行卷积来减少不规则稀疏的数据访问,提高局部性。PVCNN模型的内存使用和计算效率都很高。在语义数据集和部分分割数据集上,该算法是硬件友好型,节省了10倍的GPU内存;它的性能也超过了最先进的基于点的模型,平均速度为7倍。 二、理论 对于三维数据,可以...
我们在对语义分割和部件分割数据集上对PVCNN进行了评估,PVCNN性能比基于体素的基准高,且GPU内存减少到10%,同时,相比于基于点的方法,PVCNN实现了平均7倍的运算加速。值得注意的是,精简版的PVCNN在零件和场景分割基准上的精度比PointNet(极其高效的模型)高,且平均速度提升了2倍。我们在3D对象检测任务上验证了PVCNN通用...
Point-Voxel: 将以上两种方法相融合,设计一种新方法,其具有基于点的方法的低内存占用,也拥有基于体素的方法的低时间复杂度,对规则体素进行卷积,省略了点级别的内存访问以及动态卷积核,这种方法被作者称为 PVConv,融合CNN之后就是PVCNN 3. Motivation 对于三维数据,可以表示成三维坐标加上对应的特征 ...
PVCNN (0.125 x C)82.7948.75 PVCNN (0.25 x C)85.0053.08 3D-UNet85.1254.93 PVCNN86.4756.64 PointCNN85.9157.26 PVCNN++ (0.5 x C)86.8858.30 PVCNN++87.4859.02 ShapeNet We compare PVCNN against the PointNet, PointNet++, 3D-UNet, Spider CNN and PointCNN performance as reported in the following ...
部件分割 PVCNN:用PVConv替换PointNet的MLP。 室内场景分割 PVCNN++:用PVConv替换PointNet++的MLP。 3D目标检测 基于F-PointNet https://arxiv.org/abs/1711.08488。 efficent:PVConv替换实例分割网络的MLP complete:PVConv替换实例分割和盒估计网络的MLP
【NIPS 2019】PVCNN:用于高效3D深度学习的点-体素 CNN2022-12-29 204 发布于广东 版权 简介: 【NIPS 2019】PVCNN:用于高效3D深度学习的点-体素 CNN文章标签: 机器学习/深度学习 关键词: 深度学习cnn 深度学习3d CNN深度学习 3d深度学习 3d CNN 二进制人工智能 +关注 62文章 0 0 0 0 评论 登录后可评论...
python train.py configs/s3dis/pvcnn/area5.py --devices 0,1 --evaluate --configs.evaluate.best_checkpoint_path s3dis.pvcnn.area5.c1.pth.tar Specially, for Frustum KITTI evaluation, one can specify the number of measurements to eliminate the random seed effects,...
本文提出了Point-Voxel CNN(PVCNN),可进行高效,快速的3D深度学习。先前的工作使用基于体素或基于点的神经网络模型处理3D数据。但是,这两种方法在计算上都不够高效。基于体素的模型的计算成本和内存占用量随输入分辨率的增加而呈立方增长,从而使其无法扩展分辨率。对于基于点的网络,最多有80%的时间被浪费在构造内存局部...
尽管它们都涉及到文本的处理,但是其目标和方法是不同的。 首先,我们来看一下NLP。自然语言处理是通过计算机算法来处理和理解人类语言的技术。其目标是让计算机能够理解、分析和生成人类的语言。NLP常常用来处理和分析大量的文本数据,例如情感分析、文本分类、机器翻译等。为了实现这些功能,NLP使用一系列的技术和方法,...
一、EXXONMOBILASIAPACIFICHOLDINGSPTELTD投资情况:EXXONMOBILASIAPACIFICHOLDINGSPTELTD目前是11家企业直接控股股东,包括埃克森美孚(中国)投资有限公司、控股比例达100%,埃克森美孚亚太研发有限公司、控股比例达100%等;EXXONMOBILASIAPACIFICHOLDINGSPTELTD间接持股企业8家,包括投资埃克森美孚(太仓)石油有限公司、投资占...