PointNet论文阅读

最新推荐文章于 2025-05-07 16:45:52 发布
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分类专栏： 点云处理
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jackzhang11/article/details/106819823

论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Qi_PointNet_Deep_Learning_CVPR_2017_paper.pdf

代码地址：https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch

PointNet首次将点云数据直接拿来做端到端的训练。而在此之前，「体素化（Voxelization）+3d卷积」和「将点云投影到二维平面」是处理三维数据的常见方法。但3d数据最初始的形态就是点云，因此体素化和投影会造成一些问题，且3d卷积的代价较大；而且映射到2d会损失一些3d信息。

点云数据最大的一个问题就是无序性，有三种方法处理这个问题：（1）对无序数据进行排序；（2）将其看成一种序列，用RNN处理；（3）采用一种简单的对称函数，消除无序数据的影响，如max，sum，乘法等等。

作者采用了max pooling这一对称函数（Symmetric function），来解决点云数据的无序性特征。也就是说，无论输入数据的序列是否相同，经对称函数变换得到的结果都是一致的。
在这里插入图片描述
下面分析一下这个max pooling是怎么作用的，先贴一个PointNet模型结构图：

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