卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解
由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为14×14">14×1414×14，过滤器大小为5
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原文：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 amp feature transform 的存在，根据文中所说，这两个转换矩 ...
2018-03-22 18:05 0 4242 推荐指数：
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作者：szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫，二维卷积的用处范围最广。因此本文首先介绍二维卷积，之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程，并描述其各自的具体应用。 1. 二维卷积 图中的输入的数据维度为\(14\times 14\)，过滤器大小为\(5\times 5\)，二者 ...
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 ...
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