PointNet++点云处理原理

PointNet++点云处理原理

借鉴了多层神经网络的思想

pointnet要么是一个点,要么是所有点进行操作,就不会有局部上下文信息

pointnet++基本思想是迭代地应用到局部区域

1.多级别特征学习

2.旋转不变性

3.置换不变性

选取中心点centroid,通过pointnet学到这个小区域的全局特征

sampling采样:选取centroid (sample centroids)

grouping分组:以centroid为中心,选取局部的点 (group points by centroids)

PointNet:对分组内的点应用pointnet进行特征的学习 (apply PointNet on each point group)

以上过程加起来称作Set Abstraction

PointNet++层次化特征学习的架构

经过两个set abstraction 得到全局特征

分割用到了interpolate(插值),再进行拼接,拼接后再使用pointnet对每一个点进行分类,有点像图像中的encoder+decoder的结构

在PointNet++中,"interpolate"(插值)是一个关键的操作,尤其在它的特征传播(feature propagation)阶段中扮演着重要的角色。

PointNet++采用的插值方法主要用于特征传播阶段,以实现多尺度特征的融合和细节的恢复。在对点云进行分层采样和分组操作后,网络需要在解码阶段将低维度的特征映射回高维度的空间。这一过程中,插值方法就被用来估计非采样点的特征。

具体来说,PointNet++中的插值方法通常指的是最近邻插值或三线性插值:

  • 最近邻插值(Nearest Neighbor Interpolation):这种方法将某一点的特征值设置为其最近邻点的特征值。它简单且计算成本低,但可能不够平滑。
  • 三线性插值(Trilinear Interpolation):在三维空间中,这种方法基于周围点的特征值通过线性插值计算目标点的特征值,能够生成更平滑的特征映射。然而,点云数据的离散性质意味着这种方法需要适当的调整或替代方案。

实际中,PointNet++常用的是一种加权平均插值方法,其中权重基于点之间的空间距离。例如,在特征传播阶段,可以通过寻找每个上采样点在原始点云中的k个最近邻点,然后基于这些邻点的特征和它们与上采样点的距离,通过加权平均来估计上采样点的特征。

这种插值方法使得PointNet++能够有效地处理不同尺度的点云数据,同时保留更多的空间结构信息,提高了对复杂场景的识别和分类精度。

非均匀采样的密度

小卷积核会受到可变密度的影响,对点云来说,用小的kernel效果不一定好

MSG:同一区域拼接不同半径区域的特征,处理复杂度较高

MRG:不同级别的特征进行拼接

分类结果

分割结果

相关推荐
Elastic 中国社区官方博客14 分钟前
使用 Elastic AI Assistant for Search 和 Azure OpenAI 实现从 0 到 60 的转变
大数据·人工智能·elasticsearch·microsoft·搜索引擎·ai·azure
江_小_白1 小时前
自动驾驶之激光雷达
人工智能·机器学习·自动驾驶
yusaisai大鱼3 小时前
TensorFlow如何调用GPU?
人工智能·tensorflow
珠海新立电子科技有限公司5 小时前
FPC柔性线路板与智能生活的融合
人工智能·生活·制造
IT古董5 小时前
【机器学习】机器学习中用到的高等数学知识-8. 图论 (Graph Theory)
人工智能·机器学习·图论
曼城周杰伦5 小时前
自然语言处理:第六十三章 阿里Qwen2 & 2.5系列
人工智能·阿里云·语言模型·自然语言处理·chatgpt·nlp·gpt-3
余炜yw6 小时前
【LSTM实战】跨越千年,赋诗成文:用LSTM重现唐诗的韵律与情感
人工智能·rnn·深度学习
莫叫石榴姐6 小时前
数据科学与SQL:组距分组分析 | 区间分布问题
大数据·人工智能·sql·深度学习·算法·机器学习·数据挖掘
如若1237 小时前
利用 `OpenCV` 和 `Matplotlib` 库进行图像读取、颜色空间转换、掩膜创建、颜色替换
人工智能·opencv·matplotlib
YRr YRr7 小时前
深度学习:神经网络中的损失函数的使用
人工智能·深度学习·神经网络