PointNet++是Charles R. Qi团队在PointNet论文基础上改进版本，其核心是提出了多层次特征提取结构，有效提...
- 我们首次对点云领域的训练策略进行了系统研究,并表明仅采用改进的训练策略,PointNet++ 的性能就可以大幅度提升。 例如,在ScanObjectNN 物体分类任务上的 OA 可以增加 8.2个点,S3DIS 语义分割上的 mIoU 可以增加 13.6个点。改进的训练策略是通用的,可以很容易地应用于提升其他网络的性能(如PointNet[1],DGCNN[9]...
实验结果表明,我们提出的改进PointNet++网络可以有效地处理点云的噪声和亚采样问题,提高了手势建模的精度和鲁棒性。 关键词:PointNet++、三维点云、手势建模、网络结构、自适应特征提取、分支式聚合。 1.引言 随着人机交互的日益普及,手势识别技术成为了一个热门研究领域。手势识别技术可以应用于人机交互、虚拟现实、智能...
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...
首先，pointnet2_ops_lib 工具包的最远点采样操作，核心代码此路径pointnet2_ops_lib/pointnet2_ops/_...
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 ...
PointNet是一个先锋在这个领域。然而他不能捕获空间点引起的局部结构特征,这限制了其对细微场景的和复杂场景的表示能力。本文中提出了递归的网络结构,嵌入到PointNet中,嵌入的处理输入的点云序列。通过使用空间距离,我们的网络能够通过不断增加的上下文范围来学习本地特性。进一步的研究表明,点云通常会被采样为多种不同...
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PointNet中的3×3...
pointnet 可以任意的逼近在集合上的对称函数,只要是对称函数是在hausdorff空间是连续的,那么就可以通过任意的增加神经网络的宽度深度,来逼近这个函数 上面解释了如果通过对称函数,来让点云输入顺序的不变 2、如何来应对输入点云的几何(视角)变换,比如一辆车在不同的角度点云的xyz都是不同的 但代表的都是扯,我们希望...
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息。当然也可以随机采样;然后是分组层,在...