原文:pointcnn

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 , 传统的卷积是作用在 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conv d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 多种情况 若直接使用卷积,则f 与f 的计算结果是相等的,但是从图中可知, 显示不同,这说明卷积无法获得点的空间信息 而f 与f 的计 ...

2019-11-22 22:25 0 328 推荐指数:

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PointCNN 论文翻译解析

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 ...

Mon May 28 23:47:00 CST 2018 1 4580
 
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