目录 摘要 一.引言 二.相关工作 三.我们的方法 3.1 边缘卷积Edge Convolution 3.2动态图更新 3.3 性质 3.4 与现有方法比较 四.评估 4.1 分类 4.2 模型复杂度 4.3 在ModelNet40上的更多实验 4.4 部件分割 4.5 室内场景分割 五.讨论 Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github

引言 传统的3D卷积神经网络(CNN)计算成本高,内存密集,容易过度拟合,最重要的是,需要改进其特征学习能力.为了解决这些问题,我们提出了整流局部相位体积(ReLPV)模块,它是标准3D卷积层的有效替代方案.所述ReLPV 块提取相在3D局部邻域(例如,\(3×3×3\))输入图的每个位置以获得特征图.通过在每个位置的3D局部邻域中的多个固定低频点处计算3D短期傅里叶变换(STFT)来提取相位.然后,在通过激活函数之后,在不同频率点处的这些特征图被线性组合.所述ReLPV块提供至少,显著参数节约

Geo-CNN的三维点云 Modeling Local Geometric Structure of 3D Point Clouds using Geo-CNN 摘要 深度卷积神经网络(CNNs)的最新进展促使研究人员采用CNNs直接对三维点云中的点进行建模.局部结构的建模已经被证明是卷积结构成功的关键,研究人员在特征提取层次中开发了局部点集的建模.对于局部区域内点间几何结构的显式建模研究却很少.提出GeoCNN,它对每个点及其局部邻域应用一种称为GeoConv的类卷积运算.在提取中心点与相邻点

3D MinkowskiEngine稀疏模式重建 本文看一个简单的演示示例,该示例训练一个3D卷积神经网络,该网络用一个热点向量one-hot vector重构3D稀疏模式.这类似于Octree生成网络ICCV'17.输入的one-hot vector一热向量,来自ModelNet40数据集的3D计算机辅助设计(CAD)椅子索引. 使用MinkowskiEngine.MinkowskiConvolutionTranspose和 MinkowskiEngine.MinkowskiPruning,依

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3.方法 3.1局部特征聚合的再思考 3.2 曲线分组 3.3 曲线聚合和CurveNet 4.实验 4.1 应用细节 4.2 基准 4.3 消融研究 5.总结 Walk in the Cloud: Learning Curves for Point Clouds Shape Analysis 漫步在云中:学习点云形状分析的曲线 论文地址:https://arxiv.org/abs/2105.01288 代码:https://curvenet.github.i

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

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 3D数据表示 点云深度学习 三.我们的方法 3.1 自适应特征调整(AFA)模块 3.1.1 影响函数fimp 3.1.2 关系函数frel 3.1.3 逐元素影响图 3.2带有局部特征调制的PointWeb 四.实验评估 4.1 应用细节 4.2 S3DIS语义分割 数据和度量 性能比较 消融研究 特征可视化 4.3 ScanNet语义体素标记 4.4 ModelNet40 分类 五.结束语 PointWeb: Enhancing Local Neighbo

目录 摘要 一.引言 A．基于视图的方法 B．基于体素的方法 C．基于几何的方法 二.材料 三.方法 A．问题陈述 B．图生成 C．图特征提取 D．变换不变函数 E．LDGCNN架构 F．冻结特征提取器和再训练分类器 四.结果 A．应用细节 B．点云分类 C．点云分割 D．时间和空间复杂度分析 E．可视化和消融实验 五.总结 LDGCNN : Linked Dynamic Graph CNN-Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Feat

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 基于视图和体素的方法 点云上的深度学习 相关性学习 三.形状意识表示学习 3.1关系-形状卷积 建模 经典CNN的局限性 变换:从关系中学习 通道提升映射 3.2性质 置换不变性 对刚性变换鲁棒 点相互作用 权重共享 3.3再讨论2D网格卷积 3.4用于点云分析的RS-CNN 3.5应用细节 四.实验 4.1点云分析 形状分类 形状部件分割 法向量估计 4.2 RS-CNN设计分析 消融研究 聚合函数A 映射函数M 低级关系h 点置换和刚性变换的鲁棒性 4.3

目录 一. 存在的问题 二. 解决的方案 1.点云特征 2.解决方法 三. 网络结构 四. 理论证明 五.实验效果 1.应用 (1)分类: ModelNet40数据集 (2)部件分割:ShapeNet part数据集 (3)语义分割/检测 2.网络结构分析 (1)针对无序性的解决方法比较 (2)输入和特征对齐的有效性验证 (3)鲁棒性测试(数据缺失.异常值.点扰动) 3.可视化(解释为什么鲁棒性) 4.时间和空间复杂度分析 六.仍存在的问题 七.代码分析 PointNet: Deep Learn

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

MinkowskiEngine demo ModelNet40分类 本文将看一个简单的演示示例,该示例训练用于分类的3D卷积神经网络.输入是稀疏张量,卷积也定义在稀疏张量上.该网络是以下体系结构的扩展,但具有剩余的块和更多的层. 创建ModelNet40数据加载器 首先,需要创建一个数据加载器,以返回网格的稀疏张量表示.如果仅使用顶点,则3D模型的网格表示可能会稀疏. 首先以相同的密度采样点. def resample_mesh(mesh_cad, density=1): '''     htt

SSD demo中详细介绍了如何在VOC数据集上使用SSD进行物体检测的训练和验证.本文介绍如何使用SSD实现对自己数据集的训练和验证过程,内容包括: 1 数据集的标注2 数据集的转换3 使用SSD如何训练4 使用SSD如何测试 1 数据集的标注 数据的标注使用BBox-Label-Tool工具,该工具使用python实现,使用简单方便.修改后的工具支持多label的标签标注.该工具生成的标签格式是:object_numberclassName x1min y1min x1max y1maxcl

有时候在HTML元素上绑定一些额外信息,特别是JS选取操作这些元素时特别有帮助.通常我们会使用getAttribute()和setAttribute()来读和写非标题属性的值.但为此付出的代价是文档将不再是合法有效的HTML. 对此,HTML5提供了一个解决方案.在HTML5文档中,任意以"data-"为前缀的小写的属性名字都是合法的.这些“数据集属性”将不会对其元素的表现产生影响,它们定义了一种标准的.附加额外数据的方法,并不是在文档合法性上做出让步. HTML5还在Element对

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一

回到目录 Lind.DDD框架里提出了对数据集的控制,某些权限的用户为某些表添加某些数据集的权限,具体实现是在一张表中存储用户ID,表名,检索字段,检索值和检索操作符,然后用户登陆后,通过自己权限来构建对应表的查询语句,即动态构建表达式树,这种操作一些被写在业务层上,我们可以在业务层需要进行数据集权限控制的地方,添加这种策略,下面具体分析说明一下． 看一下数据集权限表结果 public class User_DataSet_Policies { /// <summary> /// 用户ID /

回到目录 戏说当年 大叔原创的分布式数据集缓存在之前的企业级框架里介绍过,大家可以关注<我心中的核心组件(可插拔的AOP)~第二回 缓存拦截器>,而今天主要对Lind.DDD.Caching进行更全面的解决,设计思想和主要核心内容进行讲解.其实在很多缓存架构在业界有很多,向.net运行时里也有Cache,也可以实现简单的数据缓存的功能,向前几年页面的静态化比较流行,就出现了很多Http的“拦截器“,对当前HTTP响应的内容进行完整的页面缓存,缓存的文件大多数存储到磁盘里,访问的时间直接将磁盘上

数据集转换为Json 第一步:新建一个类对象  通常我会写三个属性:状态.返回信息.数据集 第二步:新建一个JSON转换类 第三步:把类对象当做参数传入JSON转换类 —————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— /// <summary>        /// 数据集转换为json        /// </summary>        /// <param n

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

最简单的办法 下载'20news-bydate.pkz', 放到C:\\Users\[Current user]\scikit_learn_data 下边就行. 实际上 scikit learning默认的路径是C:\\Users\[Current user]\scikit_learn_data 也可以添加环境变量'SCIKIT_LEARN_DATA', 程序会在环境变量设置的目录后加scikit_learn_data作为数据集存放的目录 不想用这两个目录的话,可以改site-package/s