pointnet與++最全介紹: https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/category/1579208.html 原理視頻文字版:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/12002469.html 代碼與原理 ...
目錄 一 D點雲的挑戰 二 排序不變性 三 幾何變換不變性 四 網絡結構和代碼實現 一 D點雲的挑戰 以無序點雲作為輸入,因此模型需要具備排序不變性 點雲的旋轉,平移不應該改變點雲的類別,因此模型需要具備幾何變換不變性 二 排序不變性 排序不變性,即輸入的點雲的順序不應該改變點雲所代表的物體類別 當一個 N times D 在 N的維度上隨意的打亂之后,其表述的應該是同一個物體。為了實現這一點。 ...
2021-05-26 14:16 0 1955 推薦指數:
pointnet與++最全介紹: https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/category/1579208.html 原理視頻文字版:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/12002469.html 代碼與原理 ...
無序性:雖然輸入的點雲是有順序的,但是顯然這個順序不應當影響結果。點之間的交互:每個點不是獨立的,而是與其周圍的一些點共同蘊含了一些信息,因而模型應當能夠抓住局部的結構和局部之間的交互。變換不變性:比 ...
針對點雲無序性—采用maxpooling作為對稱函數。最大池化操作保留最大值,不管順序如何變化,最大值不會改變。 針對剛體變化—對齊網絡T-net 特征提取階段采用MLP,這種結構用到 ...
簡介 3D展示有以下幾種常見情況: multi-view images(多視角的圖片)+2D CNN:圖片表示3D數據存在失真。 vulmetric data(3D體素)+3D CNN: ...
簡介 這是在閱讀完Ruizhongtai Qi的博士論文《DEEP LEARNING ON POINT CLOUDS FOR 3D SCENE UNDERSTANDING》后的一篇讀書筆記。這篇論文 ...
一篇講原理很好的博文 https://www.cnblogs.com/Libo-Master/p/9759130.html ...
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 ...
轉載:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44809266 轉載:https://blog.csdn.net/ShuqiaoS/article/details/83659553 1 簡介 此系列論文首先提出了一種新型的處理點雲數據的深度學習模型-PointNet,並驗證 ...