Pointnet++改进78：2025最新改进|添加RepHMS模块 |重新参数化异构多尺度来增强特征融合

已于 2025-03-30 11:06:12 修改
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分类专栏： Pointnet++改进专栏 文章标签： python 深度学习 pytorch pointnet++
于 2025-03-30 11:01:41 首次发布
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版权

简介：
1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！
2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入RepHMS，提升性能。
3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

目录

1.理论介绍

2.修改步骤

2.1 步骤一

         2.2 步骤二

         2.3 步骤三

1.理论介绍

由于路径聚合特征金字塔网络（PAFPN）具有有效的多尺度特征融合能力，它已成为基于YOLO的检测器中广泛采用的组件。然而，PAFPN难以将高级语义线索与低级空间细节相结合，这限制了其在实际应用中的性能，尤其是在存在显著尺度变化的情况下。在本文中，我们提出了MHAF-YOLO，这是一种新型检测框架，其特色在于一种名为多分支辅助特征金字塔网络（MAFPN）的通用颈部设计，

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UNET改进68：添加RepHMS模块|根据目标大小动态调整尺度
AIcurator的博客
04-19 415
由于路径聚合特征金字塔网络（PAFPN）具有有效的多尺度特征融合能力，它已成为基于 YOLO 的检测器中广泛采用的组件。然而，PAFPN 在整合高层语义线索与低层空间细节方面存在困难，这限制了其在实际应用中的表现，尤其是在存在显著尺度变化的情况下。在本文中，我们提出了 MHAF-YOLO，这是一种新型检测框架，其特色在于一种名为多分支辅助特征金字塔网络（MAFPN）的灵活颈部设计，该设计包含两个关键模块：浅层辅助融合（SAF）和高级辅助融合（AAF）。
Pointnet++改进72：添加HFERB模块|高频增强残差块
AIcurator的博客
02-09 337
基于 Transformer 的方法在单图像超分辨率（SISR）中展现出了显著的潜力，能够有效地提取长程依赖关系。然而，目前该领域的大多数研究都侧重于设计 Transformer 块以捕获全局信息，却忽视了融合高频先验的重要性，我们认为这可能会带来益处。在我们的研究中，我们进行了一系列实验，发现 Transformer 结构更擅长捕获低频信息，但在构建高频表示方面，与卷积结构相比能力有限。
PointNet++改进策略 ：模块改进 | x-Conv | PointCNN， 结合局部结构与全局排列提升模型性能
u012901740的博客
09-10 1954
这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云（point cloud）数据中学习特征。传统卷积神经网络（CNN）在处理规则网格数据（如图像）时非常有效，但由于点云是无序且不规则的，直接在其上应用卷积操作会导致形状信息丢失，并对点的排列顺序敏感。为了解决这一问题，论文提出了一种X-Conv操作。该方法通过学习一种来重新排列点云中的点并加权输入特征。然后，将典型的卷积操作应用于转换后的特征。这种方法将传统的 CNN 扩展到点云特征学习，并命名为PointCNN。
Pointnet++的改进
qq_27353621的博客
07-04 2869
Pointnet++改进
Pointnet++改进即插即用系列：全网首发ACConv2d|即插即用，提升特征提取模块性能
AIcurator的博客
09-01 558
由于在给定的应用环境中设计合适的卷积神经网络(CNN)架构通常需要大量的人工工作或大量的GPU时间，研究社区正在征求架构中立的CNN结构，它可以很容易地插入到多个成熟的架构中，以提高我们实际应用的性能。我们提出非对称卷积块(Asymmetric Convolution Block, ACB)，这是一种架构中性的结构作为CNN的构建块，它使用一维非对称卷积来增强平方卷积核。对于现成的体系结构，我们用acb取代标准的平方核卷积层来构建非对称卷积网络(ACNet)，该网络可以通过训练达到更高的精度。
重振PointNet++雄风！PointNeXt：通过改进的模型训练和缩放策略重新审视PointNet++...
阿木寺的博客
06-17 2570
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群一句话总结本文通过对模型训练和缩放策略的系统研究重新审视了经典的PointNet++，并提供了两个主要贡献，进而提出PointNeXt，表现SOTA！性能优于PointMLP、Point Transformer等网络，代码已开源（5天 90+ star）!Point...
Pointnet++改进76：添加Strip模块 | 顺序正交大条带卷积来捕获空间信息
AIcurator的博客
03-29 91
尽管遥感目标检测发展迅速，但检测高纵横比目标仍具挑战性。本文表明，大条带卷积是遥感目标检测的良好特征表示学习器，能够很好地检测各种纵横比的目标。基于大条带卷积，我们构建了一个名为 Strip R-CNN 的新网络架构，该架构简单、高效且强大。与近期利用方形大核卷积的遥感目标检测器不同，我们的 Strip R-CNN 利用骨干网络 StripNet 中的顺序正交大条带卷积来捕获空间信息。此外，我们通过解耦检测头并在我们的条带头中为定位分支配备条带卷积来提高遥感目标检测器的定位能力。
YOLO论文分享（1）：MHAF-YOLO，基于多分支异构辅助融合的YOLO高精度目标检测模型，优于YOLO各个系列，25年最新成果
02-11 1366
这篇论文提出了一种基于多分支异构辅助融合的 YOLO 检测框架，旨在解决传统路径聚合 FPN（PAFPN）在多尺度特征融合中的局限性，特别是在同时集成高层语义信息和低层空间信息方面的不足
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Transformer | Point Transformerv3， 使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度
u012901740的博客
09-14 1819
这篇论文的主要内容是介绍(PTv3)，一个用于3D点云处理的模型，目标是解决精度与效率之间的权衡问题。PTv3在设计上强调简化和提升效率，优先考虑模型的扩展能力，而不是通过复杂的机制来提升局部的精度。更强的性能：PTv3在多个室内和室外的3D感知任务上取得了最新的最优性能。更广的感受野：通过简化设计，PTv3将感受野从16个点扩展到1024个点，同时保持了高效性。更快的速度：PTv3在处理速度上有显著提升，比前代模型快3倍，并且在推理过程中减少了内存消耗。低内存消耗。
Pointnet++改进59：全网首发MogaBlock（2024最新模块）|用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习，具有良好的复杂性和性能权衡
AIcurator的博客
09-23 1149
通过将内核尽可能全局化，现代卷积神经网络在计算机视觉任务中显示出巨大的潜力。然而，最近在深度神经网络(dnn)内的多阶博弈论相互作用方面的进展揭示了现代卷积神经网络的表示瓶颈，其中表达性相互作用不能随着核大小的增加而有效编码。为了应对这一挑战，我们提出了一个新的现代卷积神经网络家族，称为MogaNet，用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习，具有良好的复杂性和性能权衡。MogaNet将概念上简单但有效的卷积和门控聚合封装到一个紧凑的模块中，在这个模块中，判别特征被有效地收集和自适应地上下文化。
一文搞懂PointNet全家桶：强势的点云处理神经网络
CV_Autobot的博客
01-02 1975
作者|黎国溥 编辑|3D视觉开发者社区点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【3D目标检测】技术交流群后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！摘要本文作者黎国溥，优快云博客专家，华为云-云享专家。文章主要对Pointnet、PointNet++和F-PointNet三种模型行全面的解析，包括基本思路、网络结...
FPN-多尺度特征聚合
qq_36412570的博客
09-01 2104
FPN 动机 FPN网络提出就是为了缓解目标检测任务中scale多样性时，各个scale的物体该怎样更好的检出的问题。 方法概要 看上图中的（ｄ）就可以看出FPN的基本运行原理了，前向过程通过下采样降低分辨率，然后再进行上采样，过程中融合来自上游高分辨率的feature，得到增强后的featuremap，这样一个优点在于低分辨率的featuremap更多的语义信息可以被呈递到高分辨率，比较浅层的featuremap中，让size较大的featuremap回归预测小目标物体时有更多的feature可以使用
目标检测之多尺度融合
pengxiang1998的博客
12-05 5186
卷积神经网络通过逐层抽象的方式来提取目标的特征，其中一个重要的概念就是感受野。 高层网络的感受野比较大，语义信息表征能力强，但是特征图的分辨率低，几何信息的表征能力弱（空间几何特征细节缺乏）； 低层网络的感受野比较小，几何细节信息表征能力强，虽然分辨率高，但是语义信息表征能力弱。 高层的语义信息能够帮助我们准确的检测或分割出目标，而低层的细节信息可以准确地包含物体位置信息。 高层与低层特征即为不同尺度。 (a) Featurized image pyramid：这种方式就是先把图片弄成不同尺寸的，然后再对每
【3D计算机视觉】从PointNet到PointNet++理论及pytorch代码
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小执着的博客
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从PointNet到PointNet++理论及代码详解1. 点云是什么1.1 三维数据的表现形式1.2 为什么使用点云1.3 点云上以往的相关工作2. PointNet2.1 基于点云的置换不变性2.1.1 由对称函数到PointNet(vanilla)2.1.2 理论证明2.2 基于点云的旋转不变性2.3 网络总体结构2.4 实验结果和网络的鲁棒性2.5 代码解析3. PointNet++3.1...
Pointnet系列（二）Pointnet++
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简介 作者在先前的研究中提出了Pointnet，此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题，由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。 Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。这里欠缺了对局部特征的提取及处理，比如...
重振pointnet++雄风！PointNeXt: Revisiting PointNet++ with ImprovedTraining and Scaling Strategies
Torres9_1125的博客
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在本文中，我们证明了通过改进训练和缩放策略，可以提高PointNet++的性能，使其超过当前的技术水平。更具体地说，我们量化了目前广泛使用的每种数据增强和优化技术的效果，并提出了一套改进的训练策略。这些策略可以很容易地应用于提高PointNet++和其他代表性作品的性能。我们还将反向剩余MLP块引入PointNet++以开发PointNeXt。我们证明了PointNeXt在保持高吞吐量的同时，在各种基准上比PointNet++具有更高的性能和可扩展性。这项工作旨在引导研究人员更加关注培训和缩放策略的效果，并
Python Day44 学习（日志Day12复习）
Y317429的博客
06-07 282
注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
多任务——协程
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ningmengjing_的博客
06-08 877
Python协程编程指南 协程是Python异步编程的核心技术，通过async/await语法提供了一种比传统回调更优雅的解决方案。本文详细介绍了协程的工作原理、优势、使用场景及高级用法。 核心要点： 协程通过非阻塞机制解决I/O操作时的线程阻塞问题，实现单线程高并发 使用asyncio库创建事件循环，通过async定义协程，await挂起执行 协程在Web服务、数据库交互等I/O密集型场景性能显著优于同步编程 结合Task对象实现并发执行，通过回调或直接获取结果 可与线程池/进程池混合使用处理不支持协程的
PointNet改进
03-16
### PointNet 改进方法概述 #### 1. 局部结构捕获能力增强 PointNet 的主要局限在于其仅依赖全局特征而忽略局部几何信息。为了克服这一点，PointNet++ 提出了分层神经网络架构，通过递归地对点云进行分区并提取局部特征来弥补这一不足[^2]。具体来说，PointNet++ 使用基于密度的聚类算法（如 k-means 或 ball query），将输入点云划分为多个子区域，在这些区域内进一步应用共享的多层感知器 (MLP) 来提取局部特征。 #### 2. 多尺度特征融合 除了简单的局部特征提取外，PointNet++ 还支持多尺度分析。这意味着模型可以同时考虑不同粒度下的点云特性，并将其组合成更加丰富的表示形式。这种设计使得即使面对具有复杂形状的对象时也能保持较高的鲁棒性[^3]。例如，当处理包含细长部分以及较大平面的目标时，低级细节和高级语义都可以被有效编码。 #### 3. 对称函数扩展 在原版 PointNet 中使用的最大池化操作虽然简单高效但也存在一定缺陷——即可能丢失某些重要的中间状态信息。因此，在后续工作中有人提出了替代方案比如平均池化或者注意力机制等方法作为补充手段之一用于保留更多样化的空间分布模式[^1]。此外还有研究探索了其他类型的对称聚合方式以提高表达能力和泛化性能。 以下是实现上述改进的一个简化代码示例： ```python import torch.nn as nn class LocalFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, input_dim=3, output_dim=64): super(LocalFeatureExtractor, self).__init__() self.mlp = nn.Sequential( nn.Conv1d(input_dim, 64, kernel_size=1), nn.BatchNorm1d(64), nn.ReLU(), nn.Conv1d(64, output_dim, kernel_size=1), nn.BatchNorm1d(output_dim), nn.ReLU() ) def forward(self, x): return self.mlp(x) def hierarchical_feature_extraction(points, radius_list=[0.1, 0.2], nsample_list=[16, 32]): features = [] for r, n in zip(radius_list, nsample_list): grouped_points = group_points(points, r, n) # 假设有一个group_points函数 local_features = LocalFeatureExtractor()(grouped_points.permute(0, 2, 1)) pooled_features = max_pooling(local_features) features.append(pooled_features) combined_features = torch.cat(features, dim=1) return combined_features ``` 此代码片段展示了如何构建一个基本的本地特征抽取模块并通过堆叠不同的半径参数来进行多层次的信息获取过程。 ---
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