[2]则在此之上,更进一步地加强了对局部特征的提取能力.论文结合深度学习中的优化思想,对PointNet++结构进行改进,加入自顶向下的网络分支,经过处理后将原网络每一层的中间特征都输入到最终分类网络,更进一步地强化特征提取的能力.该网络易于理解且高效,在ModelNet40数据集上测试,整体分类准确率有明显提升,证明了其优化...
摘要:本文提出了一种基于改进PointNet++网络的三维手势建模方法。传统的手势建模方法主要面向二维图像,缺乏对三维空间信息的处理。因此,我们考虑采用三维点云数据进行手势建模。而PointNet++是一种广泛应用于三维点云处理的神经网络。然而,PointNet++在点云噪声、亚采样等方面存在一些局限性。因此,我们提出了对PointNet++网络...
PointNet++ 作为 PointNet 的改进版本，引入了多层次特征提取结构，有效提升了局部特征的提取能力，同时保留了全局特征的获取，使得模型能够更好地分析和处理复杂场景。F-PointNet 则是将 PointNet 或 PointNet++ 应用于3D目标检测，通过先基于2D RGB图像进行目标检测，再使用点云数据构建3D视锥，进行点云实...
1.主要贡献:解决pointNet提取局部特征的能力 1)改进特征提取方法:pointnet++使用了分层抽取特征的思想,把每一次叫做set abstraction。分为三部分:采样层、分组层、特征提取层。首先来看采样层,为了从稠密的点云中抽取出一些相对较为重要的中心点,采用FPS(farthest point sampling)最远点采样法,这些点并不一定具有语义信...
我们的输入格式很容易应用刚性或仿射变换,因为每个点都是独立的。因此,我们可以添加一个依赖于数据的空间转换器网络,该网络试图在PointNet处理数据之前规范化数据,从而进一步改进结果。 我们提供了理论分析和实验评估我们的方法。我们证明我们的网络可以近似任何连续的集合函数。更有趣的是,我们的网络学会了通过一组稀疏的...
摘要 针对点云语义分割过程中存在的大量点云数据的相邻关系丢失以及无法捕获部分点云特征的关键信息等问题,提出了一种基于改进PointNet++的室内点云语义分割模型。首先利用中垂线通道采样获取到更具代表性的采样点,从而提高采样结...展开更多 In response to the prevalent issues encountered in the process of ...
本发明公开了一种基于改进后PointNet++网络的钢材点云分类方法,属于钢材点云分类技术领域。本发明提出了逆残差多层感知机结构,与多层感知机结构相比,加强了模型内部的信息传递和特征保持能力,显著提升了PointNet++网络在识别复杂钢材点云结构方面的性能;引入了分组向量注意力机制模块,在原本的特征提取基础上,进一步提高了对...
针对PointNet++在特征提取阶段未能深层挖掘Lidar点云的语义特征及其在特征聚合阶段采用最大池化聚合导致特征丢失,进而导致点云分割精度下降的问题,通过改进PointNet++的特征提取及特征聚合模块,提出一种基于特征偏差值和注意力机制的点云分割模型.首先,利用球形采样获取不同的局部邻域,并采用K最近邻(KNN)算法筛选邻域点,计...
PointNet++,通过两个主要的方法进行了改进: 利用空间距离(metric space distances),使用PointNet对点集局部区域进行特征迭代提取,使其能够学到局部尺度越来越大的特征。 由于点集分布很多时候是不均匀的,如果默认是均匀的,会使得网络性能变差,所以作者提出了一种自适应密度的特征提取方法。通过以上两种方法,能够更高效的...
正负不平衡采样等,仍然是自动驾驶3维目标检测的主要挑战.这些问题表明,尽管在自动驾驶目标检测方面取得了最新进展,如无锚点检测器、一级和两级检测器的组合以提高检测精度和改进后处理NMS,代表了对现有模型的一些改进.对模型在不同阶段的理解是解决问题的根本.最后总结了基于深度学习的LiDAR点云方法的一些挑战和未来...