PointNet++ 点云：深入解析与源码阅读

最新推荐文章于 2025-03-17 14:21:04 发布
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PointNet++是一种针对点云数据的深度学习框架，用于点云分割、目标识别等任务。通过层次化神经网络，它能直接处理无序点云，捕获几何与语义信息。本文深入解析其工作原理，通过源码阅读探讨采样与聚合过程，展示PointNet++如何实现局部和全局特征的学习，增强点云表达能力。

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PointNet++ 是一种用于点云数据处理的深度学习框架，它在点云分割、目标识别和场景理解等领域具有广泛的应用。本文将深入解析 PointNet++ 的工作原理，并通过源码阅读来进一步理解其实现细节。

PointNet++ 是对最初的 PointNet 模型的改进和扩展。PointNet++ 的核心思想是利用层次化的神经网络结构来处理点云数据。相比于传统的基于体素或网格的方法，PointNet++ 能够直接对无序的点云数据进行处理，从而更好地捕捉点云的几何结构和语义信息。

PointNet++ 的网络结构包含了两个关键组件：采样和聚合。在采样过程中，PointNet++ 使用球面邻域采样的方法，将点云数据划分为一系列局部区域。这种采样方法能够保留点云的局部特征，并且具有旋转不变性。在聚合过程中，PointNet++ 使用类似于图卷积网络的方法，将局部特征聚合为全局特征。这样，PointNet++ 能够同时捕捉点云的局部和全局信息，提高点云数据的表达能力。

以下是 PointNet++ 的关键源码片段，用于说明其实现的关键细节：

import torch
import torch.nn as nn
import torch
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PointNet++源码详解 点云
GjjrDictionary的博客
09-28 500
总结起来，PointNet++是一种用于点云数据处理的深度学习网络模型，通过局部特征学习和全局特征学习来实现对点云数据的有效表示和分类。它包括了局部特征学习层和全局特征学习层，通过多个PointNet模块进行信息传递和聚合，最终输出点云数据的分类结果。在使用PointNet++时，我们可以通过调整网络模型的参数来适应不同的点云数据集和任务需求。例如，可以修改MLP的层数和单元数来增加网络的容量；PointNet++是一种用于处理点云数据的深度学习网络模型，它是PointNet的改进版本。
PointNet++源码详解
qq_52053775的博客
01-04 2252
分类任务的整体流程为,首先类似于卷积，堆叠多层PointNet++进行局部特征提取，需要注意的是，在最后一层pointnet++中，只分为一组，以获得全局特征，输出层由全连接层，最后使用softmax进行归一化。根据中心点按照多个半径得到子集簇,多个半径是实现多尺度特征融合的方式之一,另外,不同的半径选取的簇中，的点的个数也不同,例如半径为0.1,k=16,半径为0.2,k=32。然后进行上采样，对于第一次上采样，此时只有一个点，直接进行复制，其他的按照距离的远近生成权重参数，进行插值。
PointNet++论文及代码详解
toCVer的博客
06-23 2182
PointNet++
PointNet、PointNet++代码解析
记录老板的每次pua，分享领导每天的毒鸡汤...
06-01 1025
PointNet、PointNet++代码解析
PointNet++详解与代码
10点43的博客
05-25 3万+
在之前的一篇文章《PointNet：3D点集分类与分割深度学习模型》中分析了PointNet网络是如何进行3D物体分类与分割的。
【七.三维视觉与视频分析】【1.点云处理：PointNet++/PointTransformer】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-17 116
各位老铁，今天咱们要聊的可不是普通的二维图像处理，而是三维视觉领域最硬核的技术——点云处理。从最早的PointNet到如今的PointTransformer，这场技术进化堪比三维版的"像素革命"。今天咱们就深入解剖两大里程碑：PointNet++和PointTransformer，保证让你看完全文就能在点云领域横着走！想象一下，你抓了把沙子撒在空中，每粒沙子的位置都是三维坐标——这就是点云的典型形态。最后送大家一句话：点云处理就像在三维宇宙中寻找星辰的轨迹，既要望远镜的宏观视野，也要显微镜的细致入微。
PointNetLK_点云_apartarr_点云识别_pointnet++_pointnet_源码.zip
10-18
"PointNetLK_点云_apartarr_点云识别_pointnet++_pointnet_源码.zip" 包含了PointNet和PointNet++的源代码，这通常是开发者用于研究、学习或者改进这两种模型的资源。APartArr可能是指一种特定的数据集或预处理方法...
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04-06
在自动驾驶领域，三维点云语义分割是一项至关重要的技术，它涉及到如何理解并解析周围环境的3D数据。阿里巴巴团队的这项工作，"8 阿里巴巴自动驾驶三维点云语义分割 of our team (试一下pointnet)"，是基于深度学习...
自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 1（代码部分）
爱学习的大叔的博客
07-22 1567
自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 1（代码部分）
pointnet++ 语义分割代码解析（全网最细）
weixin_44189056的博客
07-26 1674
pointnet++ 语义分割
学习笔记 | pointnet pointnet++训练代码详解
weixin_54730575的博客
12-05 425
以train_classification.py 为例。
Pointnet++代码架构理解
weixin_48256191的博客
11-21 1641
这段代码是一个典型的HydraHydra用于动态加载配置文件，支持非常灵活的超参数管理和命令行修改。负责简化训练过程，包括模型定义、训练循环、回调、日志等。使用了早停和模型检查点回调，确保训练能够在最优状态下停止，并保存最佳模型在代码中，是通过来实例化任务模型的。在 Hydra 配置文件中定义，它的具体内容决定了任务和模型的类型。任务模型可能包含分类（classification）模型、分割（segmentation）模型等。
PointNet系列代码复现详解(1)—PointNet分类部分
weixin_45699456的博客
03-14 7363
主要就是先记录一下训练轮次等基本信息，开启训练模式，更新学习率，然后开始一轮训练，优化器清零，然后数据增强，然后进行训练，一轮训练结束后会进行一次检测，最后检测结果与以前训练数据进行比较，保存最好的那个。方法计算分类正确的样本数，再除以该类别中的总样本数，即可得到分类器在该类别上的准确率。下面代码就是把训练的模型复制到对应的目录下，以便以后查看和对比，然后就获取对应的分类模型以及损失函数，激活函数。比如是否使用GPU，训练批次大小，模型，训练总轮数，以及优化器，训练日志保存路径等等。
【代码阅读】PointNet++具体实现详解
麒麒哈尔的博客
06-03 1万+
qqq
【代码阅读】PointNet++代码梳理
麒麒哈尔的博客
06-01 2241
文章目录SA层FP层 本文为PointNet++代码梳理的导言部分，其他部分详见 （一）PointNet++代码梳理 PointNet++的核心操作是SA层和FP层，这里就来梳理一下SA层和FP层都干了什么。 SA层 参数：降采样点的数量(npoints)，邻域半径(radii)，邻域内点的数量(nsample)，MLP 输入：xyz，features 计算过程如下： new_xyz_idx = FPS(xyz, npoints) #使用FPS选出降采样点的下标，记作new_xyz_idx new_xyz
Pointnet++代码详解：farthest_point_sample函数
weixin_44330777的博客
06-09 1649
FPS farthest_point_sample函数是来自于Pointnet++的FPS(Farthest Point Sampling) 最远点采样法，该方法比随机采样的优势在于它可以尽可能的覆盖空间中的所有点。 最远点采样是Set Abstraction模块中较为核心的步骤，其目的是从一个输入点云中按照所需要的点的个数npoint采样出足够多的点，并且点与点之间的距离要足够远。最后的返回结果是npoint个采样点在原始点云中的索引。 FPS的逻辑如下： 假设一共有n个点,整个点集为N = {f1, f
PointNet++分类与分割详解
weixin_41202834的博客
04-22 6637
前言 PointNet++是一个用于对不规则形状的点云数据进行分类和分割任务的深度神经网络。相对于传统的基于网格的3D数据表示方法，点云数据更易于获取和处理。PointNet++的另一个优势是它引入了多尺度层次结构，可以处理更为复杂的点云数据。相比于第一版的PointNet网络作者提出了许多新的想法，也取得了很不错的效果。PointNet算法存在的问题（1）一幅点云图像点数量太多，这会...
自动驾驶 PointNet++ 点云处理原理与代码实战 2（代码部分）
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pointnet模型
最新发布
06-16
### PointNet模型的介绍、实现、应用及源码解析 #### PointNet模型简介 PointNet 是一种专门用于处理点云数据的深度学习模型，能够直接对无序点集进行分类和分割任务。该模型通过设计一个对称函数来处理输入点云的无序性问题，同时利用多层感知机（MLP）提取局部特征并聚合为全局特征[^1]。这种架构使得 PointNet 能够高效地处理三维点云数据，并在许多实际场景中表现出色。 #### PointNet的实现原理 PointNet 的核心思想是将点云视为一组无序点集合，并通过以下步骤实现对点云数据的处理： 1. **输入变换与对齐**：为了增强模型的鲁棒性，PointNet 引入了输入变换网络（Input Transform Net），用于学习输入点云的空间变换矩阵，从而实现点云的对齐。 2. **特征提取**：通过多层感知机（MLP）逐点提取点云特征，并利用最大池化操作（Max Pooling）将局部特征聚合为全局特征。 3. **输出层**：根据任务需求，PointNet 可以输出点云的分类结果或每个点的分割标签。 PointNet++ 则是在 PointNet 的基础上进行了改进，通过分层采样和区域分割的方式进一步提升了模型的性能[^3]。 #### PointNet的应用场景 PointNet 在多个领域具有广泛的应用价值，包括但不限于以下场景： - **自动驾驶**：通过 fine-tune PointNet 模型，可以更准确地识别道路、车辆等目标[^1]。 - **智能机器人**：优化后的 PointNet 模型可以用于室内场景物体的细致分割[^1]。 - **工业检测**：针对特定类型的零件或缺陷，fine-tune PointNet 模型可以提供更高的检测精度。 #### PointNet的代码实现 以下是一个基于 PyTorch 的 PointNet 实现示例： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class TNet(nn.Module): def __init__(self, k=3): super(TNet, self).__init__() self.k = k self.conv1 = nn.Conv1d(k, 64, 1) self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, 1) self.conv3 = nn.Conv1d(128, 1024, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, k * k) def forward(self, x): batch_size = x.size(0) x = F.relu(self.conv1(x)) x = F.relu(self.conv2(x)) x = F.relu(self.conv3(x)) x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 1024) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) identity = torch.eye(self.k, device=x.device).view(1, self.k * self.k).repeat(batch_size, 1) x = x + identity x = x.view(-1, self.k, self.k) return x class PointNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=40): super(PointNet, self).__init__() self.input_transform = TNet(k=3) self.feature_transform = TNet(k=64) self.conv1 = nn.Conv1d(3, 64, 1) self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, 1) self.conv3 = nn.Conv1d(128, 1024, 1) self.fc1 = nn.Linear(1024, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 256) self.fc3 = nn.Linear(256, num_classes) def forward(self, x): input_transform = self.input_transform(x) x = torch.bmm(torch.transpose(x, 1, 2), input_transform).transpose(1, 2) x = F.relu(self.conv1(x)) feature_transform = self.feature_transform(x) x = torch.bmm(torch.transpose(x, 1, 2), feature_transform).transpose(1, 2) x = F.relu(self.conv2(x)) x = self.conv3(x) x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 1024) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) return x ``` #### PointNet的源码解读 通过对 PointNet 源码的阅读，可以深入了解其训练和测试流程。例如，在点云测试部分，可以通过加载预训练模型、对输入数据进行预处理以及执行网络推断来获得分类或分割结果[^4]。此外，PointNet++ 的源码还详细解析了其分层采样和区域分割的实现细节[^5]。
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