论文阅读：KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

最新推荐文章于 2025-05-23 13:45:42 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 点云 语义分割
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012455577/article/details/89608783
KPConv是一种创新的点云卷积方法，它无需转化为2D投影或使用固定网格，提供了一种灵活且可变形的卷积操作。这种方法在点云的语义分割和分类任务中表现出色，其核心是利用带有权重的kernel points进行卷积，通过调整kernel points的位置以适应点云的不规则形状。此外，论文还介绍了可变形卷积核的概念，允许网络自适应地调整kernel points的位置，以更好地拟合输入点云的几何结构。损失函数的正则化项确保了kernel points的有效分布和点云的精确处理。

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论文地址：KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

本文提出里一种新的适用于点云的卷积方式，不需要使用点云的任何其他中间表达形式（如将点云投影到2d，或使用提速网格等）

这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说）

KPConv全称Kernel Point Convolution，使用一系列局部的3d卷积核，不同于网格卷积，卷积核是一系列带有权重的kernel points组成的，每个kernel point都有一个影响距离（influence distance）。

常见的网格卷积如下图：

而KPConv的卷积方式为：

使用卷积核 g 在点

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点云语义分割:KPConv解读-更新中
zhaoguanhua的博客
07-30 4136
一、规则卷积 二、可变形卷积 三、语义分割网络 四、训练数据集 参见KPConv训练S3DIS数据集、KPConv训练Semantic3D数据集
KPConv之Dataset类数据可视化测试——点云
.
07-26 463
其中，KPConv（Kernel Point Convolution）是一种基于深度学习的点云处理方法，通过利用卷积核进行特征提取和卷积操作，能够有效地处理点云数据。通过加载点云数据集、可视化数据、数据预处理和划分数据集等操作，我们可以更好地理解和使用点云数据，为后续的模型训练和应用打下基础。通常，我们需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练和评估。这样，在加载数据时，将自动应用这些预处理操作。函数加载点云数据，该函数返回两个数组：points和labels，分别表示点云的坐标和标签。
KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds论文笔记
weixin_42812109的博客
04-08 848
论文概述 1. Kernel Point Convolution 左边为2D卷积示意图，在对图像的做卷积时，kernel可以理解成一些带权重的规则分布的2D位置（网格/窗口）。推广到点云，因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernel points）类比2D kernel，不同的地方是输入点云要和 kernel points 里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlation coefficient) 加权求和。相关系数是通过输入点和kernel point的相
论文阅读——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
Dujing2019的博客
02-06 8140
论文阅读——KPConv（一）Abstract（二）Introduction（三）Related Work3.1 Projection networks3.2 Graph convolution networks3.3 Pointwise MLP network3.4 Point convolution networks（四）Kernel Point Convolution4.1 A Kernel...
核点心卷积KPConv的PyTorch实现：高效点云处理利器
最新发布
gitblog_06784的博客
05-23 665
核点心卷积KPConv的PyTorch实现：高效点云处理利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在计算机视觉领域，点云处理技术正日益受到广泛关注。点云数据作为一种新兴的三维数据形式，在机器人导航、自动驾驶、三维建模等领域具有广泛的应用。今天，我们为大家推荐一个基于PyTorch框架的内核点卷积（KPConv）实现项目，该项目不仅复现了论文中的核心算法，还进...
论文汇报PPT——KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
Dujing2019的博客
02-12 1778
学习论文 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
weixin_43996345的博客
10-22 764
论文链接arxiv 推荐 讲的很清楚的一篇Blog 本文是POINTNET作者的又一篇文章，KPCONV = Kernel Point Convolution 有两个特点，分别是Flexible和Deformable 对于输入点，将它们的特征分为PPP和FFF两个部分，对应坐标和其他特征 这篇文章将点云的工作分为了： Projection networksProjection \ ne...
KPConv（pytorch）复现
m0_50019809的博客
07-17 2235
已有CUDA，对照着装torch即可，还有官方代码中的INSTALL.md，对着安装即可。最后是有一布编译，linux和windows有不同的方法。这样windows上的就OK了，需要在两个文件夹分别执行，而且生成文件的名称需要改一下，看一下源码里是怎么写的，改好就行了，linux生成的文件也一样，要不然跑不起来，报错找不到。最近刚看了相关的点云分割数据，准备吧KPConv跑通，用的是服务器，已经装好的11.7的CUDA，链接在github上。在doc文件夹里面有对应不同训练的说明文件，按照说明执行即可。
点云语义分割：使用KPConv训练S3DIS数据集
UtiExamples的博客
09-27 487
点云语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在将点云数据中的每个点分配到预定义的语义类别中。KPConv（Kernel Point Convolution）是一种用于点云处理的深度学习方法，它通过在点云中引入可学习的卷积核来实现点云的语义分割任务。通过对数据集进行预处理、定义和训练KPConv模型，我们可以实现对点云数据的语义分割任务。每个点云都被标记为13个不同的语义类别，例如墙壁、地板、椅子等。我们的目标是使用KPConv来训练一个模型，使其能够准确地将点云中的每个点分类到正确的语义类别。
KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
weixin_45562000的博客
03-19 2144
摘要 我们提出了核点卷积（KPConv）,这是对于点云卷积的一种新的设计，这种设计不需要使用点云的任何其他中间表达形式，KPConv的卷积核的权重位于核点决定的欧式空间，并应用于靠近它们的输入点。其使用任意数量的kernel points的能力使KPConv比固定网格卷积更具灵活性，即这种卷积方式比固定化的网格卷积要更灵活（对于点云的分类和分割任务来说）。核点的位置在空间中是连续的并且可以被网络学...
论文翻译 | KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
bettii的博客
06-17 1679
KPconv
KPConv：Felxible and Deformable Convolution for Point Clouds
weixin_43240770的博客
11-15 2823
KPConv：Felxible and Deformable Convolution for Point CloudsAbstractIntroduction Abstract 提出核点卷积（kernel point convolution)来直接处理点云。卷积核的权重是由欧几里得空间中的核点，使得输入点云更加靠近核点。 Introduction 卷积操作连接 ...
论文阅读 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds
qq_16452745的博客
12-27 1086
该文发表于ICCV2019，二作是PointNet、PointNet++的作者Charles R. Qi。该文提出专门用于点云数据处理的卷积算法KPConv（Kernel Point Convolution），可用于点云分类和语义分割问题，在多个benchmark数据集上均能取得state of the art的效果，甚至在几个数据集上超过第二名7-8个百分点 下载论文点这里 KPConv: ...
【3D计算机视觉】KPConv——点云上的可形变卷积网络
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小执着的博客
08-30 1万+
《KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds》阅读笔记一、二、模型2.1 定义在点云上的核函数 Github代码：https://github.com/HuguesTHOMAS/KPConv 论文：https://arxiv.org/abs/1904.08889 一、 二、模型 2.1 定义在点云上的核函数 首先定义一下...
论文解读 | KPConv——点云上的可形变卷积网络
Hinyeung2021的博客
09-05 851
这篇论文关注于点云数据上的卷积操作，提出了一种名为KPConv的卷积方法，旨在解决点云数据上的灵活性和可变形性问题。通过以上实验过程，论文可以验证提出的KPConv算法在点云分类和点云分割任务上的性能，并与现有的点云处理方法进行比较，从而证明其有效性和优越性。实验结果表明，KPConv在点云分割和点云分类任务中取得了优越的结果，证明了其在处理点云数据上的卓越性能。该论文的研究背景强调了点云数据的特点、点云数据上的卷积问题以及灵活性与可变形性的需求，为提出新的KPConv方法提供了合理性和必要性。
KPConv
鱼遇的博客
10-21 1686
KPConv 参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/92244933 创新点 与以往的Pointnet等网络不同，KPConv提出了一种新型点云卷积，通过点云结合核函数的方式，从而达到更好分割效果。 模型 Kernel Point Convolution 假设点云中点的定义为： 所有点的特征定义为： 以x为球心，r为半径形成一个球体，从而选取x的邻近点： 为了使得球心居中处理，重新定义球体为： 然后在球体内，找K个核心点，（核心点不一定是点云中的点），定义为： 对
【亲测免费】 探索 KPConv：一种革命性的深度学习方法用于处理3D点云数据
gitblog_00092的博客
04-14 695
探索 KPConv：一种革命性的深度学习方法用于处理3D点云数据 在计算机视觉和机器学习领域，3D点云数据的处理一直是一个挑战。现在，通过开发的开源项目，我们可以看到一个创新的解决方案，它为3D点云上的卷积神经网络（CNN）提供了一种灵活且高效的方法。 项目简介 KPConv 是一种可变形的卷积核，专门设计用于处理不规则的3D点云数据。它允许卷积核根据输入点云的局部几何结构动态调整形状，从而更好地...
KPConv解析
albert199199的博客
12-16 2134
返回总结列表https://blog.csdn.net/albert199199/article/details/103531486 KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point CloudsKey points: 3D conv (kernel): location correlation*Weights L_fit...
Linear deformable convolution for improving convolutional neural networks
01-20
### 线性可变形卷积技术增强卷积神经网络性能 线性可变形卷积是一种扩展标准卷积操作的技术，允许模型自适应地调整感受野的位置。这种灵活性使得模型能够更好地捕捉不同尺度和形状的目标特征。 #### 基本原理 在传统卷积中，滤波器按照固定的空间布局滑动并提取特征。然而，在处理复杂场景时，物体可能呈现不同的姿态、比例或遮挡情况。为此，线性可变形卷积引入了一个额外的分支来预测每个位置上的偏移量(offset)，这些偏移会作用于原始采样点上[^4]： ```python import torch.nn as nn class LinearDeformConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1): super(LinearDeformConv, self).__init__() # 学习偏移量的子网 self.offset_conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=kernel_size * kernel_size * 2, # xy方向各需一个偏移 kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) # 主干卷积层 self.conv = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding) def forward(self, x): offsets = self.offset_conv(x) # 预测偏移场 output = deform_conv_function(input=x, offset=offsets, weight=self.conv.weight, bias=self.conv.bias) return output ``` 这里`deform_conv_function()`代表实现具体变形卷积运算的功能函数。通过这种方式，即使面对形态各异的对象实例，也能获得更精准的感受域定位。 #### 性能提升机制 当应用于目标检测任务时，该方法有助于提高边界框回归精度以及分类准确性。特别是在多尺度变换下保持鲁棒性的能力尤为突出[^2]。由于采用了基于数据驱动的方式动态调整空间支持区域，因此相比静态模板化的常规做法更具表达力。
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