3D视觉基础模型：技术与应用全解析-优快云博客

3D空间的视觉基础模型系列概述

3D空间的视觉基础模型系列是一类专注于处理三维数据（如点云、网格、体素等）的深度学习模型。这类模型在自动驾驶、机器人导航、增强现实和虚拟现实等领域有广泛应用。核心任务包括3D物体检测、分割、重建和生成。

核心技术与架构

视觉基础模型在3D空间中的实现通常依赖于点云处理网络（如PointNet++）、体素卷积网络（如VoxNet）和基于Transformer的架构（如Point Transformer）。这些模型通过不同的数据表示方式提取3D特征。

PointNet++是点云处理的经典模型，通过层次化特征学习实现高效分类和分割。其核心思想是通过最远点采样（FPS）和局部特征聚合构建多尺度特征。

import torch
import torch.nn as nn
from pointnet2_ops import pointnet2_utils

class PointNet2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.sa1 = pointnet2_utils.SAModule(
            npoint=512, radius=0.2, nsample=32, mlp=[3, 64, 64, 128]
        )
        self.sa2 = pointnet2_utils.SAModule(
            npoint=128, radius=0.4, nsample=64, mlp=[128, 128, 128, 256]
        )
        self.fc = nn.Linear(256, 10)  # 假设10类分类任务

    def forward(self, xyz):
        xyz = xyz.transpose(1, 2)
        new_xyz, new_feat = self.sa1(xyz, None)
        new_xyz, new_feat = self.sa2(new_xyz, new_feat)
        return self.fc(new_feat.squeeze(-1))