【代码阅读】PointNet++中ball query的CUDA实现

本文是PointNet++ CUDA代码阅读系列的第三部分,聚焦于Ball Query的CUDA实现。介绍了如何在CUDA中找到点云中以指定中心点为中心、半径内的点的下标,涉及pointnet2.ball_query_wrapper的python定义和对应的cpp及cuda代码详解。

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本文为PointNet++ CUDA代码阅读系列的第三部分,其他详见:
(一)PointNet++代码梳理
(二)PointNet++中的FPS的CUDA实现
(三)PointNet++中ball query的CUDA实现
(四)PointNet++中的Three_nn的CUDA实现


CUDA代码要在pytorch中使用,必须设置好CUDA代码与python的接口,并用python编写pytorch中的模块,这两部分详见PointNet++中的FPS的CUDA实现。本文直接看ball query的实现。

给定一个点云xyz,然后给定中心点new_xyz,给定半径和邻域内点的数量,Ball Query可以找出以new_xyz为中心的领域内包含的xyz中的点的下标。

直接看代码,仍然是用PointRCNN中的PointNet++的代码。先看在python中定义的函数,在pointnet2_utils.py中:

class BallQuery(Function):

    @staticmethod
    def forward(ctx, radius: float, nsample: int, xyz: torch.Tensor, new_xyz: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        """
        :param ctx:
        :param radius: float, radius of the balls
        :param nsample: int, maximum number of features in the balls
        :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the features
        :param new_xyz: (B, npoint, 3) centers of the ball query
        :return:
            idx: (B, npoint, nsample) tensor with the indicies of the features that form the query balls
        """
        assert new_xyz.is_contiguous()
        assert xyz.is_contiguous()

        B, N, _ = xyz.size()
        npoint = new_xyz.size(1)
        idx = torch.cuda.IntTensor(B, npoint, nsample).zero_()

        pointnet2.ball_query_wrapper(B, N, npoint, radius, nsample, new_xyz, xyz, idx)</
### PointNet++实现方式及其代码 PointNet++ 是一种基于 PointNet 的改进模型,专注于提升局部特征的提取能力。其核心思想是在不同尺度下捕获点云数据的空间结构信息[^1]。通过分层聚类的方式,PointNet++ 能够更有效地捕捉到点云中的局部模式。 #### 使用 PyTorch 实现 PointNet++ 在 PyTorch 中,PointNet++ 可以被高效地实现并应用于多种任务,例如点云分类和分割。以下是一个简单的 PointNet++ 架构实现框架: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class PointNetSetAbstraction(nn.Module): def __init__(self, npoint, radius_list, nsample_list, in_channel, mlp_list): super(PointNetSetAbstraction, self).__init__() self.npoint = npoint self.radius_list = radius_list self.nsample_list = nsample_list self.conv_blocks = nn.ModuleList() self.bn_blocks = nn.ModuleList() for i in range(len(mlp_list)): convs = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channel + 3, mlp_list[i][0], kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(mlp_list[i][0]), nn.ReLU(), nn.Conv2d(mlp_list[i][0], mlp_list[i][1], kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(mlp_list[i][1]) ) self.conv_blocks.append(convs) def forward(self, xyz, points): new_xyz = index_points(xyz, farthest_point_sample(xyz, self.npoint)) new_points_list = [] for i in range(len(self.radius_list)): group_idx = query_ball_point(self.radius_list[i], self.nsample_list[i], xyz, new_xyz) grouped_points = index_points(points, group_idx) grouped_points -= new_xyz.unsqueeze(2).repeat(1, 1, grouped_points.shape[2], 1) grouped_points = grouped_points.permute(0, 3, 2, 1) new_points = self.conv_blocks[i](grouped_points) new_points = torch.max(new_points, 2)[0] new_points_list.append(new_points) return new_xyz, torch.cat(new_points_list, dim=1) class PointNetPPClsSSG(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(PointNetPPClsSSG, self).__init__() self.sa1 = PointNetSetAbstraction(npoint=512, radius_list=[0.1], nsample_list=[32], in_channel=3, mlp_list=[[64, 64]]) self.sa2 = PointNetSetAbstraction(npoint=128, radius_list=[0.2], nsample_list=[64], in_channel=64 + 3, mlp_list=[[128, 128]]) self.fc1 = nn.Linear(128, 256) self.bn1 = nn.BatchNorm1d(256) self.drop1 = nn.Dropout(0.4) self.fc2 = nn.Linear(256, num_classes) def forward(self, xyz): B, _, _ = xyz.shape l1_xyz, l1_points = self.sa1(xyz, None) l2_xyz, l2_points = self.sa2(l1_xyz, l1_points) x = l2_points.view(B, -1) x = self.drop1(F.relu(self.bn1(self.fc1(x)))) x = self.fc2(x) x = F.log_softmax(x, -1) return x ``` 上述代码展示了如何构建一个基本的 PointNet++ 分类网络。该网络利用 `set abstraction` 层逐步减少点的数量,并提取多级特征。 #### TensorFlow 版本的 PointNet++ 对于 TensorFlow 用户而言,可以通过官方教程或其他开源资源获取完整的 PointNet++ 实现代码。这些资源通常会附带详细的文档说明以及调试工具的支持[^2]。 #### 寻找 PointNet++ 开源代码 目前有许多优秀的开源项目提供了 PointNetPointNet++实现版本。以下是几个推荐的 GitHub 库: - **PyTorch**: [pytorch-pointnet](https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch) 提供了一个简洁易懂的 PointNetPointNet++ 实现。 - **TensorFlow**: [charlesq34/pointnet](https://github.com/charlesq34/pointnet) 是 Charles Qi 发布的经典实现库,支持多个三维点云任务。 此外,在实际应用中,F-PointNetPointNetPointNet++ 结合图像信息用于 3D 目标检测任务,进一步提高了效率和准确性[^3]。 --- ###
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