DiffConv:以不规则视角分析不规则点云
1. 实验概述
为了验证模型性能,在3D形状分类、对象形状部分分割和真实场景语义分割任务中进行了实验。由于篇幅限制,训练设置和超参数消融研究相关内容未详细展开。
2. 点云分类
2.1 ModelNet40官方分割数据集实验
- 数据集介绍 :ModelNet40数据集包含12,311个来自40个不同类别的合成网格CAD模型。官方分割为9,843个用于训练,2,468个用于测试。
- 实验方法 :每个CAD模型由从网格面均匀采样的1,024个点(x, y, z坐标)表示。测量了整体准确率(OA)和平均准确率(MA),MA会对小类别赋予与大类别相同的权重。
- 实验结果 :结果如下表所示,模型取得了93.6%的第二高整体准确率,即使与以5k点和法线为输入的SO-Net相比,OA表现也更优。
| Methods | Input | #points | OA(%) | MA(%) | CER(%) | mIOU (%) |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| A - CNN | xyz + nor | 1k | 92.6 | – | – | 86.1 |
| Kd - Net | xyz | 32k | 91.8 | 88.5 | – | 82.3 |
| SO - Net | xyz + nor | 5k | 93.4 | 90.8
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