三维点云网络PointNet——模型及代码分析

PointNet架构

PointNet主要架构如下图所示:
pointNet
主要包含了点云对齐/转换、mlp学习、最大池化得到全局特征三个主要的部分。

-T-Net用于将不同旋转平移的原始点云和点云特征进行规范化;

  • mlp是多层感知机,n个共享的mlp用于处理n个点/特征
  • max pooling 用于融合多个特征并得到全局的1024维的特征;
  • 最后根据任务的不同,利用一个MLP实现分类;结合局部信息利用多个mlp实现分割
    haha|left
1.T-Net

首先我们来看T-Net模型的代码,它的主要作用是学习出变化矩阵来对输入的点云或特征进行规范化处理。其中包含两个函数,分别是
学习点云变换矩阵的:input_transform_net(point_cloud, is_training, bn_decay=None, K=3)
学习特征变换矩阵的:feature_transform_net(inputs, is_training, bn_decay=None, K=64)

def input_transform_net(point_cloud, is_training, bn_decay=None, K=3):
    """ Input (XYZ) Transform Net, input is BxNx3 gray image
        Return:
            Transformation matrix of size 3xK """
    batch_size = point_cloud.get_shape()[0].value
    num_point = point_cloud.get_shape()[1].value

    input_image = tf.expand_dims(point_cloud, -1)		#转为4D张量
    #构建T-Net模型,64--128--1024
    net = tf_util.conv2d(input_image, 64, [1,3],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='tconv1', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='tconv2', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 1024, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='tconv3', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.max_pool2d(net, [num_point,1],
                             padding='VALID', scope='tmaxpool')

	#利用1024维特征生成256维度的特征
    net = tf.reshape(net, [batch_size, -1])
    net = tf_util.fully_connected(net, 512, bn=True, is_training=is_training,
                                  scope='tfc1', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.fully_connected(net, 256, bn=True, is_training=is_training,
                                  scope='tfc2', bn_decay=bn_decay)

mlp网络的定义如上,其输入为点云数据,每一个点云作为一个batch。

  • 首先将三通道的点云拓展为4-D的张量,tf.expend_dims(),ref,将得到batchn3*1的数据作为网络的输入;
  • 随后构建网络,利用1*1的卷积来实现全连接。每一层单元依次为64-128-1024-512-256的网络结构;
    在这里插入图片描述
    接下来需要将mlp得到的256维度特征进行处理,以输出3*3的旋转矩阵:
	#生成点云旋转矩阵 T=3*3
    with tf.variable_scope('transform_XYZ') as sc:
        assert(K==3)
        weights = tf.get_variable('weights', [256, 3*K],
                                  initializer=tf.constant_initializer(0.0),
                                  dtype=tf.float32)
        biases = tf.get_variable('biases', [3*K],
                                 initializer=tf.constant_initializer(0.0),
                                 dtype=tf.float32)
        biases += tf.constant([1,0,0,0,1,0,0,0,1], dtype=tf.float32)
        transform = tf.matmul(net, weights)
        transform = tf.nn.bias_add(transform, biases)

    transform = tf.reshape(transform, [batch_size, 3, K])
    return transform

通过定义权重[W(256,3*K), bais(3*K)],将上面的256维特征转变为3*3旋转矩阵输出。
haha|left
同样对于特征层的规范化处理,其输入为n*64的特征输出为64*64的旋转矩阵,网络结构与上面完全相同,只是在输入输出的维度需要变化:

def feature_transform_net(inputs, is_training, bn_decay=None, K=64):
    """ Feature Transform Net, input is BxNx1xK
        Return:
            Transformation matrix of size KxK """
    batch_size = inputs.get_shape()[0].value
    num_point = inputs.get_shape()[1].value
	
	#构建T-Net模型,64--128--1024
    net = tf_util.conv2d(inputs, 64, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='tconv1', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='tconv2', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 1024, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='tconv3', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.max_pool2d(net, [num_point,1],
                             padding='VALID', scope='tmaxpool')

    net = tf.reshape(net, [batch_size, -1])
    net = tf_util.fully_connected(net, 512, bn=True, is_training=is_training,
                                  scope='tfc1', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.fully_connected(net, 256, bn=True, is_training=is_training,
                                  scope='tfc2', bn_decay=bn_decay)
	
	#生成特征旋转矩阵 T=64*64
    with tf.variable_scope('transform_feat') as sc:
        weights = tf.get_variable('weights', [256, K*K],
                                  initializer=tf.constant_initializer(0.0),
                                  dtype=tf.float32)
        biases = tf.get_variable('biases', [K*K],
                                 initializer=tf.constant_initializer(0.0),
                                 dtype=tf.float32)
        biases += tf.constant(np.eye(K).flatten(), dtype=tf.float32)
        transform = tf.matmul(net, weights)		
        transform = tf.nn.bias_add(transform, biases)

    transform = tf.reshape(transform, [batch_size, K, K])
    return transform

在这里插入图片描述
mlp网络定义每一层的神经元数量为64--128--512--256。同样在得到256维的特征后利用weight(256*K*K), bais(K*K)来计算出K*K特征旋转矩阵,其中K为64,为默认输出特征数量。
代码链接

2.MLP处理点云

在得到点云的规范化选择矩阵后,将原始输入进行处理。旋转后的点云point_cloud_transformed作为MLP的输入抽取特征。
在这里插入图片描述
此时输入是旋转后的点云,并通过一个两层的mlp(64--64)得到了64维的特征;

    transform = input_transform_net(point_cloud, is_training, bn_decay, K=3)    # 预测出旋转矩阵T
    point_cloud_transformed = tf.matmul(point_cloud, transform)		  #原始点云乘以旋转矩阵,得到矫正后点云
    input_image = tf.expand_dims(point_cloud_transformed, -1)

	#构建感知机  两层64--64
    net = tf_util.conv2d(input_image, 64, [1,3],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv1', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 64, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv2', bn_decay=bn_decay)

随后利用特征旋转矩阵transform对特征进行规范化处理,得到校正后的特征。此时的新特征net_transformed将输入到下一个MLP中进行处理

    with tf.variable_scope('transform_net2') as sc:
        transform = feature_transform_net(net, is_training, bn_decay, K=64)    #预测出旋转矩阵T
    end_points['transform'] = transform
    net_transformed = tf.matmul(tf.squeeze(net, axis=[2]), transform)    #特征乘以旋转矩阵,得到矫正后特征
    net_transformed = tf.expand_dims(net_transformed, [2])
3.MLP处理特征

对于处理点云后的特征需要利用另一个多层感知机进行处理,将表示每个点的输入64维的向量表示为1024维输出:
在这里插入图片描述

	#构建mlp 64-128-1024
    net = tf_util.conv2d(net_transformed, 64, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv3', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv4', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 1024, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv5', bn_decay=bn_decay)

这部分包含三层mlp(64--128--1024),最终输出n*1024维度的特征矩阵.
haha|left

4.Max Pooling(对称函数)得到全局特征

此时每个输入点从三维变成了1024维的表示,此时需要对n个点所描述的点云进行融合处理以得到全局特征,源码中使用了最大池化层来实现这一功能:
在这里插入图片描述

    # Symmetric function: max pooling
    # 最大池化,二维的池化函数对点云中点的数目这个维度进行池化,n-->1
    net = tf_util.max_pool2d(net, [num_point,1],
                             padding='VALID', scope='maxpool')

输出为全局特征[num_point,1]表示将每一个点云的n个点最大池化为1个特征,这个特征的长度为1024。此时通过了两次mlp的处理将一个点云的特征逐点进行描述,并合并到了1024维的全局特征上来。
haha|left

5.分类

利用上面的1024维特征,就可以基于这一特征对点云的特性进行学习实现分类任务,PointNet利用了一个三层感知机MLP(512--256--40)来对特征进行学习,最终实现了对于40类的分类.
在这里插入图片描述

    net = tf.reshape(net, [batch_size, -1])

    # 定义分类的mlp512-256-k, k为分类类别数目
    net = tf_util.fully_connected(net, 512, bn=True, is_training=is_training,
                                  scope='fc1', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.dropout(net, keep_prob=0.7, is_training=is_training,
                          scope='dp1')
    net = tf_util.fully_connected(net, 256, bn=True, is_training=is_training,
                                  scope='fc2', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.dropout(net, keep_prob=0.7, is_training=is_training,
                          scope='dp2')
    net = tf_util.fully_connected(net, 40, activation_fn=None, scope='fc3')

这一感知机由全连接层组成,其中包含了两个dropout=0.7防止过拟合。最终就可以根据输出K个分类值分数的大小来确定输入点云的分类了。
源码链接
haha|left

6.分割

对于分割任务,需要加入局域信息来进行学习。所以分类任务的输入包括了1024维的全局信息还包括了n*64的从点云直接学习出的局部信息。PointNet的做法是将全局信息附在每一个局部点描述的后面,形成了1024+64=1088维的向量,而后通过两个感知机来进行分割:
在这里插入图片描述

   global_feat_expand = tf.tile(global_feat, [1, num_point, 1, 1])
    concat_feat = tf.concat(3, [point_feat, global_feat_expand])

新得到的特征concat_feat输入两个连续的感知机mlp(512,256),mlp(128,m)都通过1*1卷积实现:

    # 定义分割的mlp512-256-128  128-m, m为点所属的类别数目
    net = tf_util.conv2d(concat_feat, 512, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv6', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 256, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv7', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv8', bn_decay=bn_decay)
    net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1],
                         bn=True, is_training=is_training,
                         scope='conv9', bn_decay=bn_decay)

    net = tf_util.conv2d(net, 50, [1,1],
                         padding='VALID', stride=[1,1], activation_fn=None,
                         scope='conv10')
    net = tf.squeeze(net, [2]) # BxNxC

由于点云的分割问题可以看做是对于每一个点的分类问题,需要对每一个点的分类进行预测。在通过对全局+局部特征学习后,最后将每一个点分类到50类中,并输出n*50的输出。
代码链接
haha|left

论文中最后的效果如下:
在这里插入图片描述

Full code from: https://github.com/charlesq34/pointnet
插图来自pics.sc.chinaz.com

<think>嗯,用户想了解点云三维重构技术的实现方法和算法。首先,我需要回忆一下点云处理的基础知识。点云是由大量三维点组成的数据集,通常来自激光扫描或摄影测量。三维重构就是把离散的点云转换成连续的曲面或模型,这在逆向工程、自动驾驶等领域很重要。 用户提到的引用资料里提到了深度学习和分区处理的方法。深度学习点云处理中应用广泛,比如PointNet可以直接处理无序点云,提取特征。而分区压缩的方法,比如专利中的步骤,可能涉及将点云分成变形区和非变形区,压缩非关键区域以减少数据量,这样能提高重建效率。 接下来,我需要整理常见的点云三维重构算法。首先是泊松重建,基于隐式函数的方法,适合生成光滑曲面。然后是Delaunay三角剖分,生成三角网格,但处理大规模数据时效率可能不高。还有基于深度学习的算法,如Pix2Vox,通过神经网络生成体素模型。此外,Marching Cubes也是一种经典算法,用于从体数据生成表面网格。 实现步骤方面,可能需要数据预处理,比如去噪、下采样,然后选择合适的算法进行表面重建,最后优化网格。用户可能关心具体怎么实现,比如用Python或MATLAB,可能需要用到库如Open3D或PCL。 在参考资料中,引用[1]提到深度学习处理点云的无序性和特征提取,引用[2]介绍的分区压缩方法。需要将这些方法结合起来,说明如何提高效率。比如先用深度学习进行特征提取,再分区处理,压缩非关键区域,最后融合进行重建。 用户可能的问题可能涉及算法选择、效率优化、处理大规模数据的方法,或者深度学习的具体应用。比如,泊松重建和Delaunay的区别,或者如何用PointNet进行特征学习。此外,性能优化方面,数据压缩和并行计算也是关键点。 需要确保回答结构清晰,分点说明方法、算法和步骤,同时结合引用中的分区和深度学习技术。可能还需要比较不同算法的优缺点,帮助用户根据需求选择合适的方法。最后,生成的相关问题要覆盖实现细节、优化策略和应用场景,引导用户深入探索。</think>### 点云三维重构技术实现方法与算法 点云三维重构技术通过将离散的三维点云数据转换为连续的几何模型(如网格或曲面),广泛应用于逆向工程、自动驾驶、虚拟现实等领域。以下是技术实现的核心方法和算法: --- #### **一、基础流程与关键技术** 1. **数据预处理** - **去噪与滤波**:移除离群点(如统计滤波、半径滤波) - **下采样**:减少数据量(如体素网格下采样) - **法向量估计**:为表面重建提供方向信息(如PCA算法) - **分区处理**:根据需求将点云分为关键区(变形区)和非关键区,压缩非关键区数据以提高效率[^2]。 2. **表面重建算法** - **隐式函数法**(如泊松重建):通过求解隐式函数生成等值面 $$ \Delta \chi = \nabla \cdot \vec{V} $$ 其中$\vec{V}$为点云法向量场,$\chi$为隐式函数。 - **显式三角化法**(如Delaunay三角剖分):直接生成三角网格 - **深度学习法**:利用神经网络(如PointNet、Pix2Vox)从点云学习几何特征并生成体素或网格[^1]。 3. **后处理优化** - 网格平滑(Laplacian平滑) - 孔洞填充(基于插值或对称性补全) - 拓扑修复(合并重复顶点、移除孤立面片) --- #### **二、经典算法详解** 1. **泊松重建(Poisson Reconstruction)** - **原理**:将点云法向量视为梯度场,通过泊松方程求解隐式表面。 - **优点**:抗噪性强,适合封闭曲面。 - **缺点**:对法向量精度敏感,需预处理。 2. **Delaunay三角剖分** - **步骤**: 1. 构建三维Delaunay四面体 2. 根据密度或法向量裁剪无效四面体 3. 提取表面三角网格 - **局限**:计算复杂度高($O(n^2)$),需优化加速。 3. **基于深度学习的重建** - **PointNet++**:分层提取点云局部特征,支持端到端网格生成。 - **Pix2Vox**:将多视角点云投影为2D图像,通过3D CNN生成体素模型。 --- #### **三、实现工具与代码示例** 1. **Python实现(Open3D库)** ```python import open3d as o3d # 读取点云 pcd = o3d.io.read_point_cloud("input.pcd") # 泊松重建 mesh, densities = o3d.geometry.TriangleMesh.create_from_point_cloud_poisson(pcd, depth=9) o3d.io.write_triangle_mesh("output.ply", mesh) ``` 2. **MATLAB实现(点云工具箱)** ```matlab ptCloud = pcread('input.ply'); gridSize = 0.1; fixed = pcdownsample(ptCloud, 'gridAverage', gridSize); mesh = pc2surfacemesh(fixed, 'poisson', 'Depth', 10); ``` --- #### **四、性能优化策略** 1. **数据分区压缩**:对非关键区域(如静态背景)降低分辨率。 2. **并行计算**:利用GPU加速深度学习推理或泊松方程求解。 3. **增量式重建**:动态更新局部区域(适用于实时场景)。 ---
评论 9
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值