在点云处理领域,PointNet++ 是一种常用的深度学习方法,用于对点云数据进行分类、分割和语义分析等任务。本文将对 PointNet++ 的相关文章和代码进行详细的分析,并提供相应的源代码。
PointNet++ 是 PointNet 的改进版本,通过引入层次结构和局部区域特征提取,增强了对点云数据的建模能力。以下是 PointNet++ 相关的文章及代码分析:
-
论文:PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
代码:https://github.com/charlesq34/pointnet2 ↗这篇论文由 Charles R. Qi、Li Yi、Hao Su 和 Leonidas J. Guibas 在 2017 年提出。PointNet++ 通过构建层次结构,从全局到局部逐渐提取特征,实现了对点云数据的多尺度建模。论文中还介绍了一种可用于点云分割的称为 SSG(Single-Scale Grouping)的方法,以及一种用于点云分类的称为 MSG(Multi-Scale Grouping)的方法。
PointNet++ 的源代码可以在