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

已于 2024-09-10 14:46:37 修改
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分类专栏： PointNet++改进策略 文章标签： 人工智能 深度学习 计算机视觉
于 2024-09-10 09:50:18 首次发布
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前言

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 X-transformation 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。

实验表明，PointCNN 在多个基准数据集上达到了与当前最先进方法相当甚至更好的性能。这些数据集包括 3D 形状分类（如 ModelNet40）、分割任务（如 ShapeNet Parts 和 ScanNet），以及 2D 草图分类任务（如 TU-Berli

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Pointnet++改进：在特征提取模块加入SegNext_Attention注意力机制，卷积注意力打造高性能点云分割模型
AIcurator的博客
01-04 1935
我们提出了SegNeXt，一个用于语义分割的简单卷积网络架构。近年来，基于变换的语义分割模型由于其在空间信息编码中的自注意性而在语义分割领域占据主导地位。在本文中，我们证明了卷积注意是一种比自注意机制更有效的编码上下文信息的方法。通过重新研究成功的分割模型所具有的特征，我们发现了导致分割模型性能提高的几个关键因素。这促使我们设计一种新颖的卷积注意力网络，使用廉价的卷积运算。
PointNet++改进策略目录
u012901740的博客
09-17 1340
后续我将如何使用文章中创新点加入的PointNet++中代码实现部分进行更新。
PointNet++改进1：双域混合结构用于多尺度感受
m0_63654706的博客
04-09 284
##论文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/720777160resl = xif i == 0:else:if i!
开源框架PointNet 代码详解——/pointnet/sem_seg/train.py
shaozhenghan的博客
07-17 8308
/pointnet/sem_seg/train.py 是PointNet 中用来训练点云语义分割（Semantic Segmentation in Scenes）的文件。当需要训练自己的数据集的时候，可能需要对这个训练文件做一些修改，因此有必要看懂其中的代码。记录下来，也是捋清思路。   parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argume...
PointNet++改进策略 ：模块改进 | OA-CNNs | ， 全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本
u012901740的博客
10-01 1626
这篇论文主要研究了3D语义分割领域中的一种新型稀疏卷积神经网络（CNN），称为全自适应3D稀疏CNN（Omni-Adaptive 3D Sparse CNNs，简称OA-CNNs）。研究的重点是提升传统稀疏CNN的性能，使其在精确度和计算效率上都能与基于Transformer的网络模型相媲美或超越。研究中指出，现有的稀疏CNN在3D语义分割任务上通常不如基于Transformer的模型，原因在于其缺乏足够的自适应性。
Pointnet++的改进
qq_27353621的博客
07-04 2862
Pointnet++改进
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PAConv，位置自适应卷积提升精度
u012901740的博客
09-04 1842
PAConv，全称为位置自适应卷积（Position Adaptive Convolution），是一种用于处理3D点云数据的通用卷积操作。不同于传统的2D卷积，PAConv通过根据点在三维空间中的位置动态组合卷积核。它的实现依赖于一个称为权重库（Weight Bank）的结构，该结构存储了基本的权重矩阵。这些矩阵通过一个称为ScoreNet的网络动态组合，ScoreNet根据点的位置关系学习如何自适应地组装这些卷积核。动态卷积核组装。
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Transformer| Point Transformer， 使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度
u012901740的博客
09-12 2259
提出了Point Transformer层：基于自注意力机制，设计了适用于3D点云处理的自注意力层。由于点云本质上是嵌入到3D空间中的点集，自注意力机制在这种情况下很自然地适用。该层对点的排列顺序不敏感，适用于3D点云数据。用于多种3D理解任务：作者通过Point Transformer网络，处理语义场景分割、物体部分分割和物体分类等任务，展示了模型在不同领域的广泛适用性。实验表明，Point Transformer在多个基准数据集上取得了最新的最佳性能。实验结果。
PointNet++改进策略 ：模块改进 | 双边增强模块 | 自适应融合模块 | ，将多分辨率特征在点级别自适应地融合，确保模型能够充分利用不同分辨率下的特征信息
u012901740的博客
09-18 1383
这篇论文的标题是《Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion》（通过双边增强和自适应融合进行真实点云场景的语义分割）。文章的核心内容是在处理大规模点云数据的语义分割任务上提出了一个新的网络架构。双边增强（Bilateral Augmentation）：为了减少点云中相邻点之间的歧义，提出了一种双边增强方法，通过几何和语义特征的结合，来扩展点的局部上下文信息。
【2025算法面试通关】【四.计算机视觉-传统图像处理】【32. 语义分割与点云处理面试必刷题：U-Net跳跃连接与PointNet核心100题解析 】
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04-10 283
答：输入(N, 3, Np)→卷积后(N, 64, Np)→(N, 128, Np)→(N, 1024, Np)，全局特征通过最大池化得到(N, 1024, 1)，局部特征拼接后为(N, 1024+128, Np)。答：3D U-Net的跳跃连接需处理3D体数据（多一个空间维度），插值方式为三线性插值，卷积核为3×3×3，通道拼接维度为第2维（N, C, D, H, W）。答：密集连接（DenseNet式逐层连接）、金字塔连接（多尺度特征融合）、注意力增强跳跃连接（如引入SE模块或空间注意力）。
YoloV8改进策略：Gold-YOLO高效目标检测器与YoloV8激情碰撞
m0_47867638的博客
11-12 3121
物体检测是一项基本的视觉任务，其目的是识别物体的类别和定位物体的位置。可广泛应用于智能安防、自动驾驶、机器人导航、医疗诊断等领域。在边缘设备上部署高性能、低延迟的对象检测器正受到越来越多的关注。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于改进 Mask R-CNN 的地铁隧道点云图像渗水检测
getusushu的博客
10-10 474
2021 年，李子杰等人提出了一种基于 Mask R-CNN 的螺母表面缺陷分割方法。启发，基于 PointNet 提出的直接对于点云处理的新模型，它优化了 PointNet 在处。等人总结并全面地描述了从 R-CNN 到 Mask R-CNN 的过程及对比细节。Puad 等人利用 Open CV 能够通过计算机视觉检测的特点，进行手势识别，对手的不。许勇等人提出了一种基于 Mask R-CNN 的汉字笔画分割提取方法。随后的 1998 年，他的团队构建的 LeNet-5 让 CNN 开始得到广泛关注。
「论文阅读」SSA+PointNet++：该网络基于PointNet++改进
小麋鹿跑了的博客
02-13 6011
语义分割网络部分 主要由下采样，上采样和全连接部分组成；每个下采样部分都包含数据采样层、局部空间注意力层和注意力池化层；上采样层采用插值的方式进行原点映射。 分类网络部分 作者引入注意力机制来增强网络模型从稀疏采样点邻域中获得该邻域显著性结构（特征）的学习能力。 空间注意力机制： 采样点中心自注意力机制： 对采样点中心点（关键点）与他的每个邻居点的空间位置的编码向量做了注意力得分的计算； 每个邻域点与中心点的相对空间位置编码方式如下（借鉴了RandLA-Net）： MLP后.
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度
u012901740的博客
09-13 1954
PointCATCross 的核心在于通过多尺度特征提取和跨注意力机制来融合不同分辨率下的几何信息。跨注意力机制能够在全局和局部特征之间建立联系，从而提升模型对复杂三维点云结构的理解能力。借鉴以上思路，可以进行如下改进来增强PointNet++ 对点云多尺度特征、全局信息以及复杂几何关系的捕捉能力，进一步提升了其在点云分类和分割任务中的表现。引入跨尺度注意力机制：利用 PointCATCross 的跨注意力模块，实现多尺度特征的相互交互和增强。引入分类 Token 和多层级特征交互。
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Residual MLP | PointMLP，简化原本复杂的局部几何特征提取器，减少计算同时提高效率
u012901740的博客
09-17 1598
这篇论文题为《Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple Residual MLP Framework》，发表于ICLR 2022。论文的主要内容是提出了一种名为PointMLP的新方法，用于处理点云数据，旨在通过简单的残差多层感知器（Residual MLP）网络替代复杂的几何特征提取器。背景与挑战：点云分析由于数据的不规则性和无序性，一直是计算机视觉中的难题。
【论文阅读】【点云处理】pointnet++的改进
麒麒哈尔的博客
02-07 6896
文章目录PATs & GSA PATs & GSA 论文：Modeling Point Clouds with Self-Attention and Gumbel Subset Sampling 2019CVPR，上海交大MoE实验室和华为诺亚方舟实验室 本文主要改进了PointNet++中的FPS的部分，使得选取的点更能处理外点，将down sampling的点选取在attent...
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointNetXt ，利用训练测量大幅提升PointNet模型性能
u012901740的博客
09-16 1599
这篇名为《PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies》的论文主要讨论了对经典的3D点云网络架构PointNet++进行的改进。作者提出了新的训练策略和模型扩展方法，旨在提高PointNet++的性能。改进训练策略：通过系统地研究数据增强和优化技术，作者发现很多新网络（如PointMLP和Point Transformer）性能提升主要是由于更好的训练策略而非架构上的创新。
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 86
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。
openpcdet中pointrcnn解析
04-03
### OpenPCDet 中 PointRCNN 的实现原理 OpenPCDet 是一个开源项目，提供了多种基于点云的目标检测算法的实现，其中包括 PointRCNN。PointRCNN 的核心思想在于通过两阶段的方式处理点云数据：第一阶段生成候选区域（Region Proposal），第二阶段对这些候选区域进行细化并完成分类和回归。 #### 第一阶段：Proposal Generation 在第一阶段，PointRCNN 使用 PointNet++ 对输入点云进行特征提取，并生成初始的提议框（Proposals）。具体来说，它会先对点云进行下采样以减少计算复杂度，随后利用局部上下文信息来增强全局特征表示[^1]。这一过程可以被描述为： - **点云分割**：将点云划分为前景部分和背景部分。 - **RoI Pooling**：对于每个生成的 RoI（感兴趣区域），执行池化操作以获取固定大小的特征向量。 ```python import torch.nn as nn class RCNNSegHead(nn.Module): def __init__(self, num_classes=3): super(RCNNSegHead, self).__init__() # 定义网络结构用于分割头 self.conv1 = nn.Conv1d(128, 128, kernel_size=1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(128) def forward(self, x): # 前向传播逻辑 x = F.relu(self.bn1(self.conv1(x))) return x ``` 上述代码片段展示了如何定义一个简单的卷积层来进行特征提取[^4]。 #### 第二阶段：Refinement 在第二阶段，PointRCNN 利用第一阶段生成的粗略提议框进一步优化边界框的位置和尺寸。此过程中引入了多尺度投票机制以及残差学习策略，从而有效缓解了目标尺寸模糊的问题[^2]。 ```python def refine_boxes(rois, rcnn_reg): """ rois: (B, N, 7) [x, y, z, w, l, h, ry] rcnn_reg: (B, N, C) 返回精炼后的边界框坐标 """ batch_size = rois.shape[0] roi_center = rois[:, :, :3] pred_offset = rcnn_reg.view(batch_size, -1, rcnn_reg.size(-1)) pred_box3d = pred_offset + roi_center.unsqueeze(dim=-1).repeat(1, 1, pred_offset.size(-1)).view_as(pred_offset) return pred_box3d ``` 以上函数实现了从粗糙到精确边界的转换逻辑。 ### OpenPCDet 中 PointRCNN 的使用方法 要使用 OpenPCDet 提供的 PointRCNN 功能，需按照如下方式配置环境并运行实验脚本： 1. **安装依赖库** 首先克隆仓库并设置必要的 Python 环境： ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git cd OpenPCDet pip install -r requirements.txt ``` 2. **准备数据集** 下载 KITTI 数据集并将路径映射至 `cfgs/dataset_configs/kitti_dataset.yaml` 文件中指定位置。 3. **训练模型** 执行以下命令启动训练流程： ```bash python train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/point_rcnn.yaml --batch_size 4 --epochs 80 ``` 4. **评估性能** 训练完成后可通过测试模式验证模型效果： ```bash python test.py --cfg_file cfgs/kitti_models/point_rcnn.yaml --ckpt output/kitti_models/point_rcnn/default/ckpt/checkpoint_epoch_80.pth ``` ### 总结 综上所述，PointRCNN 在 OpenPCDet 平台上的实现遵循了经典的两步走框架设计思路，即先生成初步建议再逐步改进直至达到理想精度水平。同时借助强大的工具链支持使得整个开发调试周期更加高效便捷[^3]。
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