PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation解析(PointNet模型)

最新推荐文章于 2025-06-30 15:06:56 发布
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博客主要对PointNet模型进行解析，该模型用于在点集上进行深度学习，实现3D分类与分割。PointNet在相关领域有重要应用，能为3D数据处理提供有效解决方案。

【论文阅读笔记】PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
梁瑛平的博客
02-13 2875
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classifification and Segmentation（一）论文地址：（二）核心思想：（三）问题陈述：（四）点云数据的性质：（五）PointNet 的网络结构：5.1 无序输入的对称函数：5.2 仿射变换网络 T-net：（六）MLP：（七）实验结果： （把网络原理讲的很清楚） （一）论文地址： ...
论文阅读：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
weixin_41823188的博客
10-07 635
论文名称：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 主要内容： 本文利用点云的无序性和旋转不变性，提出了一个深度网络，直接将点云的（x，y，z）坐标作为输入，根据网络结构的不同可以完成分类、目标部分分割和场景分割任务。 解决的问题： 神经网络通常处理的数据都是有规范格式的，例如图片，文本信息。然而点云作为一种不规范的、无序数据，通常转化为以下几种形式再输入网络： 1 栅格（体素） 转化为规范形状的
PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
qq_51221943的博客
01-14 1428
PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation PointNet：3D点集分类与分割深度学习模型 摘要总结： 1.点云是一个重要的数据结构，所以有研究的必要。 2.点云有自己本身的特性，也就是 irregular format（格式不规则），之前的研究人员都想将其转化为一种立体模型，但是这恰恰是丢失了其本身的特性。 机器学习，先要提取信息，之后再将提取到的信息进行分析得出结果。我个人理解这里有一个问题就是
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
lanyuxuan100的博客
12-10 3558
目前看，在KITTI三维目标检测中，F-PointNet排名第一。 这篇文章是2017年CVPR上的，讲的是根据点云信息直接进行三维的分类与分割。 从效果上看，居然比陈晓智的MV3D还要好，真的不可思议。 后面仔细看看内容再完善这篇博客。
[论文解读] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
最新发布
micaudience的博客
06-30 948
点云：一组3D点PI∣i1nPI​∣i1...n，其中PiP_iPi​由坐标xyz(x,y,z)xyz及其他特征构成。在PointNet这篇论文中，仅使用了坐标。
论文总结--PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
m0_60799447的博客
11-11 994
这篇论文介绍了，一种直接处理三维点云数据的深度学习方法。以下是该论文中关于方法部分的详细总结，重点强调了关键模块和公式。
3D点云-CVPR2017-PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
一名从Java开发工程师转型的人工智能研究生，致力于图像修复和图像超分领域的探索与研究。通过博客分享个人的学习心得、研究成果以及在人工智能应用中的实际经验，欢迎与同行交流。
09-08 4125
3D点云（Point Cloud）、PointNet、PointNet++介绍，包含源码解析
论文阅读 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
weixin_45935290的博客
09-02 487
点云是一种重要的几何数据类型结构，大多数研究者将其转换成regular 3D voxel grids来进行处理，但是这样使得数据过于庞大，并导致问题。这篇论文提出了PointNet的方法来直接处理点云数据，涵盖了object classification（物体检测） part segmentation（部分分割） scene semantic parsing（场景语义解析）等一系列应用。
【论文简析+解读+Pytorch实现】PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
Javier.Lin_HUST的博客
01-16 1283
这篇作为点云深度学习的开山之作，给出了一种直接用点云作为数据输入，用于分类、分割等任务的神经网络框架。该网络尽管结构简单，但是高效且有效。
[论文解读+复现] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
qq_41685265的博客
07-11 8455
一、摘要 本文提出了一种结构简单的物体检测与点云分割、语义分析的深度学习网络，网络具有置换不变性，文章最后对网络的鲁棒性做出了解释。 二、介绍 典型卷积网络需要规则的输入，例如像素和体素，目的是可以共享权重参数（weight），一些研究学者会将点云转化为体素或者图像集再传入神经网络，这会导致数据量变得巨大并造成模糊；为此本文使用简单的统一的结构—点云来进行训练，网络名为：PointNe...
PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classificatiion and Segmentation
weixin_37592611的博客
09-23 410
本文亮点： 直接把点云数据作为神经网络的输入，该网络既可以用于分类也可以用于分割。 1，通过空间变换网络解决旋转不变问题。 2，利用maxpooling作为对称函数解决点云无序问题。 一，点云数据存在的问题 （1）无序性 点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。在几何上，点的顺序不影响它在空间中对整体形状的表示。因此，在提取点云特征时需要对无序数据做处理，使其对不同排列数据都有相同结果。 （2）旋转性 相同的点云在空间中经过一定的刚性变化（旋转或平移），坐标...
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 中文翻译
听风轻咛
03-06 777
点云是一种重要的几何数据结构。 由于其不规则的格式，大多数研究人员将这些数据转换为常规3D体素网格或图像集合。 然而，这会使数据不必要地大量增加并导致问题。 在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地考虑了输入中点的置换不变性。 我们的网络名为PointNet，为从对象分类，部分分割到场景语义分析等应用程序提供统一的体系结构。 虽然简单，但PointNet非常高效和有效。 根据...
PointNet Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
chenyutingdaima的博客
05-17 988
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation Abstract 由于点云数据的无序性，大多数研究者把它转化为规则的 3D 体素网格或者转化为图像数据集来处理。这样会不必要的增大数据集并且产生一些（像素点失真）问题。本文作者设计了一个新的网络，直接处理点云数据。 1、Introduction ...
PointNet：Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation翻译
weixin_42137840的博客
07-25 1399
摘要： 点云是一种重要的几何数据结构，因为它的无序性，大多数研究将这种数据转换成规则3D体素网格（regular 3D voxel grids）或者图片集合（collections of images）。然而，renders data unnecessarily voluminous and causes issues.本文中，我们设计了一个新的神经网络，该网络能够直接处理点云数据，且使得这些点...
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classifification and Segmentation
weixin_42106556的博客
09-04 730
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classifification and Segmentation
pointnet: deep learning on point sets for 3d classification and segmentation
06-28
PointNet是一种深度学习模型，专门用于处理3D点云的分类和分割任务。它接受一个由点组成的集合作为输入，可以学习到每个点的特征表示，并将它们组合起来以获得整个点云的全局特征。PointNet还具有旋转不变性，因此...
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