3D点云经典文献集速览（第二弹）

KPConv

• Main Work：提出了KPConv，直接对点云中的点执行卷积操作（用kernel point代替kernel pixel），并可以扩展到可变形卷积进行自适应学习，极大提高了模型的自适应能力。
• 关于点云CNN的一些相关工作：
  • Pointwise CNN：使用体素箱定位内核权重，因此缺乏网格网络的灵活性；
  • SpiderCNN：将其kernel定义为对每个neighborhood应用不同权重的多项式函数族。施加到neighborhood的权重取决于neighborhood的距离顺序，使得过滤器在空间上不一致；
  • Flex-convolution：使用线性函数来建模kernel，这可能会限制它的代表能；
  • PCNN：使用point来携带kernel weight，以及一个相关函数。然而，这种设计是不可扩展的，因为它不使用任何形式的邻域，使得卷积计算是点数的二次型。
• Method
  • Architecture
    

• KPConv简单流程：
  • 选定3D空间中的一个点为球心，计算他的feature；
  • 以radius划分一个ball，点云中被包含在ball中的点为选定点的neighbors；
  • 在ball中找出K个kernel points（不是点云中的点），每个kernel point会对应一个权重矩阵Wk，ball中的neighbors会与kernel point计算一个correlation function（例如距离）得出对应的权重系数，并且做加权求和进行聚合：
    

• rigid kernel：确定ball中的kernel points，并且位置不变。确定方式为：
  1）球心作为一个kernel points；
  2）球心对其他kernel points具有一定的引力以聚拢他们；
  3）各个kernel points之间具有一定的斥力来相互远离；
  4）由引力和斥力组成的稳定系统即可以确定多个kernel points。
  

• deformable kernel：在rigid的基础上，通过学习shift，更加自适应地确定ball中的kernel points的位置。其中，使用以上介绍的KPConv学习一个偏移量（将out dim设置为3），再用KPConv对点特征进行聚合。
  

同时，还需要加入两个loss进行约束，第一个loss保证每个kernel point与其输入距离最近点的距离不能太远，第二个loss保证每个kernel point之间的距离不能太远：

deformable可以更好地适应复杂场景中的几何形状，即有效感受野：

PointConv

• Main Work：
  • 使用MLP近似权重函数，提出使用逆密度（inverse density）尺度来重新加权MLP学习的连续函数，这对应于连续卷积的蒙特卡洛近似，从而实现非均匀采样（non-uniform sampling）；
  • 通过改变卷积求和顺序，实现了更加高效的计算；
  • 实现了反卷积操作，可以更好地实现segmentation任务。
• Method

  • Architecture
    

  • 逆密度的重要性：需要通过点的逆密度对卷积操作进行加权，这是因为点云可能被非均匀地采样。直观的说，每一次采样的local region中点的分布是非常多变的（这与image中的pixel有很大不同）。例如下图c中，点与点之间的距离相近，因此每个点的贡献应该较小：
    

  • 如何抽象逆密度权重以及卷积的权重参数：

    • 逆密度权重可以通过非线性变换——MLP对密度进行变换，点的密度通过kernel density estimation（KDE，https://blog.youkuaiyun.com/yuanxing14/article/details/41948485）进行预测，并输入MLP中；
    • 卷积的权重参数可以通过MLP进行模拟，以point的坐标信息作为输入。
      

  • 层级结构：与PointNet++类似，每一层都包含一个sampling layer，grouping layer以及PointConv（PointNet++的特征提取层用的是PointNet，而本文用提出的PointConv），每K个点的特征聚合为一个点的特征（K×Cin → 1×Cout）。然而，这种结构每层都需要用MLP对权重参数进行近似，计算代价大，因此文章提出了一种更加高效的方法Efficient PointConv：
    

    • 文章通过证明：PointConv结构可以简化为1x1卷积以及矩阵乘法

  • Segmentation任务中的反卷积：
    

    • 与PointNet++类似，首先通过三邻域插值上采样得到点的特征，并skip connection到相同分辨率层的特征，再经过PointConv进行特征聚合，由此组成了一个反卷积层。
• 一个泛化性实验：PointConv可以用于image任务，通过将image中的pixel抽象为point，在CIFAR-10达到了不错的效果，证明了PointConv中用MLP拟合卷积权重的有效性：
  

PointNeXt

• Main Work：即使精度已经被PointMLP，Point Transformer超越，PointNet++的网络潜能并没有被完全挖掘。文章从两方面对PointNet++进行优化（改变训练策略，以及对PointNet++的结构进行调整，引入inverted residual bottleneck design和separable MLPs，扩大模型scale），提出了PointNeXt，实现sota精度。
  

• Method

  • 数据增强

    • KPConv：在训练时随机丢弃colors；
    • Point-BERT：点云重采样（common point resampling strategy-），随机采样1024点；
    • RandLA-Net、Point Transformer：在分割任务中加载整个场景。
    • 文章以PointNet++作为baseline，对各种不同的数据增强方法进行有效性验证。并且对于不同的任务，文章探索出最合适的数据增强方法：
      1）data scaling都适用于分类和分割任务；
      2）height appending适用于物体分类任务；
      3）当color数据存在时，color drop有非常大的提升；
      4）更大的模型更加需要数据增强。

  • 优化策略

    • 包括损失函数、优化器、学习率scheduler以及模型超参数；
    • 文章应用了：AdamW、label smooth、Cosine Decay等。

  • 感受野scaling

    • 扩大模型感受野的两个方法：扩大neighbor query radius，设计层级结构。由于PointNet++已经实现了后者，因此文章只对前者进行探讨；
    • 文章采用两种方法：扩大邻域大小，以及对点坐标进行正则化（若没有正则，坐标值△p=pj-pi数值太小，需要更大的模型权重值进行学习）；
      

  • 模型scaling

    • 在SA block之后加入Inverted Residual MLP层，从而防止加大模型深度时导致的梯度离散问题；
    • Inverted Residual MLP层中采用Separable MLPs，用于减少计算代价同时增强pointwise特征提取能力；
    • 下图中红色框代表与PointNet++的不同之处，包括初始的升维度MLP、增加模型层数与channel数量等；
    • 文章设计了四种结构，其中C代表首层MLP的升维channel number，B代表每一层中Inverted Residual MLP的数量：
      

• 探索性试验结果