1. 前言 卷积神经网络在二维图像的应用已经较为成熟了,但 CNN 在三维空间上,尤其是点云这种无序集的应用现在研究得尤其少.山东大学近日公布的一项研究提出的 PointCNN 可以让 CNN 在点云数据的处理刷新了多项深度学习任务的纪录.由于项目需要,我对PointCNN论文的核心部分做了翻译及部分解析,希望能够帮助大家更好地学习理解PointCNN. 2. 概述 如Fig1,传统的卷积作用在二维图像上.在图像中数据是结构化存储的.直接对图像应用卷积核 就能从这种二维空间结构中获取信息.而点云…

这篇论文先举例子解释了为什么卷积无法直接应用在点云数据上. 如图1, 传统的卷积是作用在2维图像数据上.图像中每个像素的顺序是固定的,也就是说数据是结构化存储的.直接使用conv2d就能从这种潜在的空间结构中获取信息. 而点云数据是点集,如果直接使用卷积会出现图中234多种情况 若直接使用卷积,则f2与f3的计算结果是相等的,但是从图中可知,23显示不同,这说明卷积无法获得点的空间信息 而f3与f4的计算结果不等,但是图3与图4是相同的点集,必须得到相同的计算结果才合理,这说明卷积无法适应点集的…

目录 摘要 一.2D卷积应用在点云上存在的问题 二.解决的方法 2.1 idea 2.2 X-conv算子 2.3 分层卷积 三.实验 3.1分类和分割 3.2消融实验.可视化和模型复杂度 总结 仍存在的问题 PointCNN: Convolution On X-Transformed Points     Yangyan Li     Rui Bu     Wei Wu     Xinhan Di     Baoquan Chen     Shandong University     Hua…

使用卷积神经网络(CNN)架构的深度学习(DL)现在是解决图像分类任务的标准解决方法.但是将此用于处理3D数据时,问题变得更加复杂.首先,可以使用各种结构来表示3D数据,所述结构包括: 1  体素网格 2   点云 3  多视图 4  深度图 对于多视图和深度图的情况,该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决.通过简单定义3D卷积核,可以将2D CNN的扩展用于3D Voxel网格.但是,对于3D点云的情况,目前还不清楚如何应用DL工具.但是之前也已经有几种解决办法了,具体可以参看 htt…

感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for  Real-time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285118205_715754代码位置:https://github.com/Mandylove1993/complex-yolo(值得复现一下) 摘要.基于激光雷达的三维目标检测是自动驾驶的必然选择,因为它直接关…

CVPR2020:4D点云语义分割网络(SpSequenceNet) SpSequenceNet: Semantic Segmentation Network on 4D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Shi_SpSequenceNet_Semantic_Segmentation_Network_on_4D_Point_Clouds_CVPR_2020_paper.pdf 摘要…

CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No…

CVPR2020:三维点云无监督表示学习的全局局部双向推理 Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation Learning of 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Rao_Global-Local_Bidirectional_Reasoning_for_Unsupervised_Repr…

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 将点云映射到常规二维或三维栅格(体素) 基于MLPs的点表示学习 基于点卷积的点表示学习 动态卷积和条件卷积 3.方法 3.1 回顾 3.2 动态内核组装 Weight Bank ScoreNet. Kernel generation 3.3 权重正则化 3.4 与前期工作的关系 4.骨干网体系结构 5.实验 5.1 物体分类 数据集 应用 结果 5.2 形状部件分割 数据集 应用 结果 5.3 室内场景分割 数据集 应用 注释: 结果 时间复杂度 6.消融实…

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于体素网格的特征学习 直接从非结构化点云中学习特征 从多视图模型中学习特征 几何深度学习的学习特征 三.GAPNet架构 3.1 GAPLayer 局部结构表示 单头GAPLayer 多头机制 3.2注意力池化层 3.3 GAPNet架构 四.实验 4.1分类 数据集 网络结构 训练细节 结果 消融研究 4.2 语义部件分割 数据集 模型结构 训练细节 结果 五.结论 GAPNet: Graph Attention based Point Neural Ne…