基于PointNet++改进的点云特征提取与分类网络架构
通过逐层提取特征的方式,PointNet++能够捕捉到点云数据的局部和全局信息,从而实现了对点云数据的有效处理。 二、改进方法 PointNeXt在PointNet++的基础上,主要进行了两方面的改进:改进的训练策略和模型缩放策略。 改进的训练策略 PointNeXt采用了更加高效和稳定的训练策略。首先,它使用了更大的批次大小,以提高训练速度和...
摘要:在无序工件抓取场景中,待抓取的工件处于散乱、堆叠的状态,抓取难度较大,传统配准算法精度不高。针对工件存在堆叠和点云数据含有噪声的场景下,无序工件点云配准的准确性不高的问题,研究提出基于PointNet改进的三维点云配准算法对无序工件进...
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++ 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...
针对上述情况,本文提出了基于改进PointNet的点云曲率估计和数据简化方法.首先,提出一种由采样层,特征提取层和回归预测层构成的基于改进PointNet的点云曲率估计网络.采样层通过KD-Tree搜索进行局部点云采样;以PointNet为主体的特征提取层对采样层获得的各局部点云集进行特征提取以获得局部特征,其中,通过使用四元数代替...
一种基于改进PointNet++神经网络的点云目标分类方法 本发明公开了一种基于改进PointNet++神经网络的点云目标分类方法,包括以下步骤:步骤1,对点云数据进行预处理,利用统计滤波器滤除噪声点,离群点,保留仅包含感兴趣区域的... 刘慧,王秀丽,徐婕,... 被引量: 0发表: 2022年 基于深度神经网络的三维目标检测与识别...
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...
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...
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...