1 3D数据应用领域与点云介绍
应用领域

利用传感器获得点云数据

点云数据

2 点云数据可视化表示


3 点云数据特性和及要解决的问题
PointNet:分类任务;部件分割;场景分割等。

例子(如下)左图:场景分割任务;右图:部件分割任务

处理三维数据

点云数据特点
- 无序性:只是点而已;排列顺序不影响
- 近密远疏的特性:扫描与视角不同导致
- 非结构化数据、直接CNN有点难
- 要解决的任务就是如何对点云数据进行特征提取

4 PointNet算法出发点
PointNet基本出发点
- 由于点的无序性导致,需要模型具有置换不变性

也比如

5 PointNet算法网络架构解读
模型架构
- 分别对每个点进行特征提取(卷积或全连接),再MAX得到全局进行输出

分类就是得到整体特征再输出;分割就是各个点特征输出结果
