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3D点云数据分析：pointNet++论文分析及阅读笔记

PointNet的缺点: PointNet不捕获由度量空间点引起的局部结构,限制了它识别细粒度图案和泛化到复杂场景的能力. 利用度量空间距离,我们的网络能够通过增加上下文尺度来学习局部特征. 点集通常采用不同的密度进行采样,这导致在统一密度下训练的网络的性能大大降低. 新的集合学习层来自适应地结合多个尺度的特征. 一,介绍: PointNet++:分层方式处理在度量空间中采样的一组点 . 通过基础空间的距离度量将这组点分割成重叠的局部区域. 提取局部特征来捕获来自小邻域的精细几何结构; 这些局部…

3d图像识别基础论文：pointNet阅读笔记

PointNet 论文阅读: 主要思路:输入独立的点云数据,进行变换不变性处理(T-net)后,通过pointNet网络训练后,最后通过最大池化和softMax分类器,输出评分结果. 摘要: 相较于之前其他处理点云数据的论文,将数据转换为三维体素网格或者图象集合,pointNet最大的不同是,对于点云数据,会直接进行处理,而非将点云数据进行格式化处理,从而避免了将点云数据格式化后,产生的unnecessarily voluminous以及像素点失真的问题. 点云的问题: 无序.与图像中的像素阵列…

三维CNN：收集一些最近的3d卷积网络PointNet++

PointNet++是在PointNet上做出了改进,考虑了点云局部特征提取,从而更好地进行点云分类和分割. 先简要说一下PointNet: PointNet,其本质就是一种网络结构,按一定的规则输入点云数据,经过一层层地计算,得出分类结果或者分割结果.其中比较特殊的地方在于两个转换矩阵(input transform & feature transform)的存在,根据文中所说,这两个转换矩阵可以在深度学习过程中保持点云数据的空间不变性. 根据论文里所说,图中的input transform是…

pointNet代码

介绍组成 1.PointNet classification network分类网络 part segmentation network 数据集 1.point clouds sampled from 3D shapes 2.ShapeNetPart dataset. 结构其主要分成以下三部分: 数据处理 model构建结果选择数据处理将点云处理成程序可用的格式,具体实现在 provider.py 中,主要包含了数据下载.预处理(shuffle->rotate->jitter).格式…

PointNet++作者的视频讲解文字版

转载请注明本文链接: https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Paper reading:Frustum PointNets…

pointnet++之classification/train.py

1.数据集加载 if FLAGS.normal: assert(NUM_POINT<=10000) DATA_PATH = os.path.join(ROOT_DIR, 'data/modelnet40_normal_resampled') TRAIN_DATASET = modelnet_dataset.ModelNetDataset(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='train', normal_channel=FLAGS.normal, b…

pointnet++的pytorch实现

代码参考:https://blog.csdn.net/weixin_39373480/article/details/88934146 def recognize_all_data(test_area = 5): ALL_FILES = getDataFiles('/home/dell/qcc/pointnet/code/Pointnet_Pointnet2_pytorch-master/data_utils/data/indoor3d_sem_seg_hdf5_data/all_files.t…