【点云识别】FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution (CVPR 2020)

orientliu96

于 2020-03-19 12:29:06 发布

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分类专栏：点云识别文章标签：深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Orientliu96/article/details/104964399

FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution

本文介绍一篇cvpr2020里面关于点云识别的文章。
论文
 代码

1. 问题

给出了一种平面化的卷积方式
在这里插入图片描述

2. 思想

摒弃了先映射再卷积的两步骤处理方式，将两个过程合成一个过程。定义了FPConv 的平面卷积操作。
在这里插入图片描述
整个网络的架构如下

3. 算法

FPConv

在这里插入图片描述
相当于将每个点及其邻域映射成了一个平面处理，贴下部分代码会更好理解。

# get distribution vector
        grouped_xyz, grouped_feats = self.grouper(xyz, new_xyz, features)    #grouped_xyz: B, 3, npoint, nsample 
        proj_wts = self.wts_layer(grouped_xyz) # B,ml,np,ns
        if self.use_xyz:
            grouped_feats = torch.cat([grouped_xyz, grouped_feats]