[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...
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...
首先通过区域提取降采样、地面分割和改进DBSCAN聚类等点云预处理方法提取原始点云中的靶标;然后通过移动最小二乘上采样将靶标点云转化为满足点云识别网络输入要求的点云数据;最终通过在PointNet网络中引入残差模块和改进循环剪枝算法轻量化P...
采用我们设计的改进PointNet网络可以在简单机器上实现高效的百万级规模点云语义分割,是一种体素化和深度学习有效结合的方法。新闻资讯更多> 河南沁阳市西向镇:爱心企业结对帮 “六帮六助”暖民心 腾讯新闻2022-12-10 国产大飞机今天交付,波音、空客第一时间“道喜” 腾讯新闻2022-12-10 京东到家联合北京线下医药门店...
针对深度神经网络PointNet未引入局部特征以及分割精度有待提高的问题,在PointNet的基础上提出一种结合改进K近邻(KNN)算法的局部特征提取方法,将引入局部特征提取方法的神经网络命名为KNNPointNet.首先将局部区域划分为k个圆形邻域,根据局部区域中样本数据分布密度的差异来确定权值以计算待测点的分类情况;其次将局部邻域特征结...
采用我们设计的改进PointNet网络可以在简单机器上实现高效的百万级规模点云语义分割,是一种体素化和深度学习有效结合的方法。 二、法律状态 法律状态公告日法律状态法律状态信息 2022-04-08 发明专利申请公布后的驳回 发明专利申请公布后的驳回;IPC(主分类):G06T7/10;申请公布日:20190806 2019-08-30 实质审查的生效...