使用PointNet深度学习模型进行三维点云处理

最新推荐文章于 2025-05-31 19:13:21 发布

DkVhdl

最新推荐文章于 2025-05-31 19:13:21 发布

阅读量199

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：深度学习人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DkVhdl/article/details/133055576

机器学习-深度学习专栏收录该内容

132 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文详细介绍了PointNet模型在点云处理中的应用，包括模型的简介、实现过程以及如何使用PointNet进行物体识别。通过TensorFlow实现的示例代码，展示了模型的训练和性能评估，为读者提供了理解与应用PointNet处理三维点云的指导。

随着三维感知技术的不断发展，点云处理在计算机视觉和机器学习领域中变得越来越重要。PointNet是一种用于点云处理的深度学习模型，它能够对三维点云进行物体识别和分类等任务。本文将介绍如何使用PointNet模型进行点云处理，并提供相应的源代码。

一、PointNet模型简介
PointNet是一种基于深度学习的点云处理模型，由Charles R. Qi等人于2017年提出。相比传统的基于体素或图像的方法，PointNet直接对点云数据进行处理，无需进行网格化或者投影等预处理步骤。PointNet模型的核心思想是提取点云数据的局部和全局特征，并将其用于任务如分类、分割和识别等。

二、PointNet模型的实现
下面是使用TensorFlow实现PointNet模型的示例代码：

import tensorflow as tf

def pointnet_model(point_cloud):
    # 输入层
    input_points

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

DkVhdl

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

计算机视觉基础知识（八）--点云模型

newsymme的博客

01-21

2843

点云数据是最常见也是最基础的三维模型；扫描数据以点的形式记录；每一个点包含有三维坐标；有些肯能含有颜色信息；或者反射强度信息（Intensity）。

【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习

最新发布

akadiao的博客

05-31

1064

点云识别模型主要分为四类：基于点直接处理（如PointNet、DGCNN）、基于体素化（如VoxelNet）、基于多视图（如MVCNN）以及混合方法（如PointPillars）。主流模型包括PointNet++（分层特征学习）、DGCNN（动态图卷积）、PointTransformer（自注意力机制）和PV-RCNN（点体素融合）等。这些模型通过不同方式处理点云的无序性和稀疏性，广泛应用于分类、分割和目标检测任务。开源框架如Open3D-ML和MMDetection3D提供了模型集成支持。

『点云识别』隐性模型ISM（Implicit Shape Model）

weixin_45824067的博客

07-12

1419

当涉及到目标识别和检测时，隐式形状模型（ISM）是一种常用的方法。ISM通过分析目标的形状特征来辨别目标。首先，用点云数据来表示目标的外形。点云数据就像是许多离散点的集合，每个点都有自己的位置信息。然后，我们从这些点云数据中提取出一些有用的局部几何特征，比如点的法线方向、曲率等。这些特征能够告诉我们有关目标的形状信息。接下来，我们将这些局部几何特征组合成特征向量，并用一种方法将其降低到较低的维度。这样做是为了减少计算负担并且更好地表示目标的形状。然后，我们使用这些特征向量来构建一个“代码本”。

『点云识别』基于对应分组的三维物体识别

weixin_45824067的博客

07-10

2788

BOP特征描述子的计算是基于点云中的边界点和其它邻域点之间的关系，通过分析相对于边界点的位置、法线方向和曲率等特征来推断该点是否是边界点。使用PCL中的3D Hough变换模块时，需要设置参数空间的分辨率、累加器的阈值、搜索范围等参数，以及提供点云数据和目标对象的相关信息。在参数空间中，每个参数对应了可能的几何形状的一组参数，例如平面的法向量和点与平面的距离。当我们处理点云数据时，有时需要在点云中找到与某个点最接近的点，或者在一个给定的范围内找到附近的点。，我们可以比较两个点云之间的相似性。

三维点云深度学习研究综述

qq_42549774的博客

06-17

1万+

三维点云深度学习研究综述论文：Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey 作者：Yulan Guo 时间：2019-12 引言动机：Point cloud learning （点云学习）由于在视觉、自动驾驶、机器人等方面的广泛应用，近年来受到了广泛的关注。最近，随着点云的深度学习变得更加兴旺，人们提出了许多方法来解决这一领域的不同问题。为了促进未来的研究，本文对点云深度学习方法的最新进展进行了全面的综述。挑战： 深度学习技术目前已经成为成功解决各种二维

pointnet笔记；深度学习 3D点云点云分类点云分割无序点云

10-16

这些特性对传统的深度学习模型提出了挑战，因为它们无法直接适应点云数据的不规则结构。 PointNet的创新之处在于，它能够直接接受无序的3D点云作为输入，并有效地进行分类、部件分割和场景分割。PointNet的核心思想...

深度学习三维点云处理：PointNet++精讲及PyTorch实现

资源摘要信息:"PointNet++点云处理精讲(PyTorch)是一门专注于三维点云数据处理的深度学习课程，特别是使用PyTorch框架进行PointNet++网络模型的学习和实践。三维点云作为一种重要的三维数据表达形式，在自动驾驶、AR...

点云分割-基于PointNet实现的三维点云分类+分割算法实现-优质项目实战.zip

10-16

通过学习本项目，学习者将能够获得处理三维点云数据的实际操作能力，了解深度学习在三维数据处理中的应用，并掌握最新的点云处理技术。为了实现上述目标，项目会提供一系列的代码示例和详细的教程文档，包括数据...

基于深度学习的三维点云分割综述

toCVer的博客

08-10

3948

点云分割

从零搭建运行Tensorflow版pointNet++模型全流程及常见问题解决

funfan的博客

08-02

2639

从零搭建运行pointNet++模型全流程及常见问题解决

基于PointNet的三维点云目标分类识别MATLAB模拟

与其临渊羡鱼,不如退而结网

06-24

469

在代码库中，“classification”文件夹中还提供了“demo_classification.m”脚本，用于演示如何将自己的点云数据导入网络进行分类。在代码库中，我们可以找到“classification”文件夹，其中包含了基于PointNet的点云分类算法。在代码库中，“classification”文件夹中还提供了“test_classification.m”脚本，用于测试网络性能。同样地，我们需要设置一些环境变量，并运行脚本即可。在训练过程中，我们可以监控网络的表现，并根据需要调整训练参数。

Tensorflow+Win10实现PointNet代码

weixin_48845174的博客

02-23

2327

Hello大家好，这篇文章给大家介绍一下如何在Win10系统下对PointNet代码进行复现，本人用的框架是Tensorflow版本的，还有pytorch版本的请自行实现，如有不对，请多多指正！ 1.首先对PointNet论文进行阅读之后，通过github下载关于PointNet的开源代码，其中下载网址为https://github.com/charlesq34/pointnet，下载之后将其解压，最好用英文名命名文件夹，防止以后运行时报错。 2.下载后，先别着急运行代码，在自己的电脑上把相应的库装齐，然后

PointNet++点云处理TensorFlow版

08-29

三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云处理深度学习里程碑式的工作，启发了很多后续研究。原作的PointNet++代码使用Python2.7和tensorflow1.4。本课程将PointNet++代码更新至Python3并在tensorflow1.13上演示。本课程对TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：（1）提供三维点云数据集ModelNet40、ShapeNet和Scannet的下载、可视化软件和方法；（2）在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；（3）详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。

Ubuntu安装Tensorflow及PointNet++复现

weixin_42969979的博客

05-26

3738

PointNet++复现（各种避坑）因为科研需要，最近要研究PoinetNet++网络，在安装过程中遇到各种问题，终于还是艰难上了车，把如何安装的过程写下来，希望帮助各位避坑。以上仅是博主自己遇到的错误，会存在一定局限性，如有错误，欢迎指正。 github原文地址:https://github.com/charlesq34/pointnet2 一、安装Tensorflow 强烈建议安装Tensorflow版本低于2.0，否则需要大量修改源代码！！!本文采用AnaConda2安装Tensorflow，Ten

Introduction to 3D Object Detection with Lidar

Leon_yixiao的博客

07-06

936

深度学习的开始人类的大脑是一个神秘的器官，它由无数的神经细胞组成，神经细胞又有突触，轴突，树突等组成，至今我们还未对大脑如何工作研究的十分清楚。1943年，美国数学家沃尔特·皮茨（W.Pitts）和心理学家沃伦·麦克洛克（W.McCulloch）在发表论文《神经活动中内在思想的逻辑演算》中，提出了MP模型。MP模型是模仿神经元的结构和工作原理，构成出的一个基于神经网络的数学模型，本质上是一种“...

使用深度学习的三维点云分类的介绍

weixin_34320159的博客

01-03

858

在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素： 1.卷积神经网络。 2.数据 - 大量图像数据可用。但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠...

学习笔记（2):PointNet++点云处理TensorFlow版-PointNet++点云处理原理

Xenia的博客

09-04

1647