卷積神經網絡（CNN）之一維卷積、二維卷積、三維卷積詳解
由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為14×14">14×1414×14，過濾器大小為5
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原文：三維CNN：收集一些最近的3d卷積網絡PointNet++
PointNet 是在PointNet上做出了改進，考慮了點雲局部特征提取，從而更好地進行點雲分類和分割。 先簡要說一下PointNet: PointNet，其本質就是一種網絡結構，按一定的規則輸入點雲數據，經過一層層地計算，得出分類結果或者分割結果。其中比較特殊的地方在於兩個轉換矩陣 input transform amp feature transform 的存在，根據文中所說，這兩個轉換矩 ...
2018-03-22 18:05 0 4242 推薦指數：
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作者：szx_spark 由於計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，並描述其各自的具體應用。 1. 二維卷積 圖中的輸入的數據維度為\(14\times 14\)，過濾器大小為\(5\times 5\)，二者 ...
3D點雲數據分析：pointNet++論文分析及閱讀筆記
PointNet的缺點： PointNet不捕獲由度量空間點引起的局部結構，限制了它識別細粒度圖案和泛化到復雜場景的能力。 利用度量空間距離，我們的網絡能夠通過增加上下文尺度來學習局部特征。 點集通常采用不同的密度進行采樣，這導致在統一密度下訓練的網絡的性能大大降低 ...
pointnet++
簡介作者在先前的研究中提出了Pointnet，此論文是Pointnet的改進版Pointnet++。提出改進的理由是因為Pointnet無法很好地捕捉由度量空間引起的局部結構問題，由此限制了網絡對精細場景的識別以及對復雜場景的泛化能力。Pointnet的基本思想是對輸入點雲中的每一個點學習其對應 ...
三維點雲網絡PointNet——模型及代碼分析
PointNet架構 PointNet主要架構如下圖所示： 主要包含了點雲對齊/轉換、mpl學習、最大池化得到全局特征三個主要的部分。 -T-Net用於將不同旋轉平移的原始點雲和點雲特征進行規范化； mpl是多層感知機，n個共享的mpl用於處理n個點/特征； max ...
三維點雲網絡——PointNet論文解讀
PointNet1 是斯坦福大學研究人員提出的一個點雲處理網絡，與先前工作的不同在於這一網絡可以直接輸入無序點雲進行處理，而無序將數據處理成規則的3Dvoxel形式進行處理。輸入點雲順序對於網絡的輸出結果沒有影響，同時也可以處理旋轉平移后的點雲數據。 點雲是一種重要的幾何數據形式 ...
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一篇講原理很好的博文 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html ...
PointNet、PointNet++和Frustum PointNet
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