PointNet++

最新推荐文章于 2025-04-06 21:51:28 发布
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分类专栏： 三维数据处理 文章标签： 目标检测 3d
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zfjBIT/article/details/145134619
版权

论文：https://arxiv.org/pdf/1706.02413

github：GitHub - sshaoshuai/Pointnet2.PyTorch: A faster implementation of PointNet++ based on PyTorch.

PointNet++设计思路

PointNet的问题：

  1. pointnet 一开始对每个点做MLP低维到高维的映射，把所有点映射到高维的特征通过Max pooling结合到一起，本质上来说，要么对一个点做操作，要么对所有点做操作，实际上没有局部的概念(loal context) ，比较难对精细的特征做学习，在分割上有局限性。
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    PointNet & PointNet++ 论文解析+算法理解+复现建议（3D点云 分类+分割）
    m0_47294706的博客
    01-28 3万+
    PointNet、PointNet++论文解读、逐层网络结构理解、代码复现建议
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    DAOCHI
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    一、基本简介 本篇博文主要是对 PointNet，PointNet++ 论文的要点进行梳理和总结。认真阅读本博文后，不仅能够深刻理解论文的核心算法思想，而且对模型训练数据的准备和模型的训练细节也能了然于胸。如果想阅读原论文，参考下面的链接资源，附有本人对原论文的中文翻译。 PointNet论文翻译，附链接。 PointNet++论文翻译，附链接。 二、PointNet 解决了什么问题？ a. 由于卷积网络在2D图像上的兴起，很多研究者开始将神经网络应用于3D点云数据。但是，大部分工作都是将3D
    Pointnet++
    weixin_43156255的博客
    01-04 2030
    pointnet++
    PointNet++理解
    weixin_47373639的博客
    07-29 1344
    所谓的分层，也就是使用多个 SA （Set Abstraction）模块进行特征提取，差别在于每一个 SA 模块的采样点数量（K）和采样半径（R）不一样。随着层次加深，K 和 R 会随之增大。SA 模块是该论文最为核心的部分，它包含三个关键层：Sampling Layer，Grouping Layer，PointNet Layer。
    PointNet++网络详解
    pengxiang1998的博客
    10-08 2415
    其中，对于points，16是batch-size，4096是点云数量（我们在前一篇博客中说过，为了使输出的值统一，我们的输入值的数量也要统一，这里设置一个batch中输入的点云数量为4096，9则是其点云维度。组合点云和类别，在先前为方便运算，将场景中的点云进行了切分，每个batch含有4096个，在完成对4096个点的分类后，将其组合起来，即恢复为原来的场景。下面的代码是训练的核心部分，即完成加载数据集，将数据送入模型，计算损失，反向传播等功能，其中我们着重看一下数据在模型中是如何变化的。
    【PointNet++】PointNet++复现（PyTorch版本）
    m0_51496369的博客
    01-21 1436
    【PointNet++】PointNet++复现（PyTorch版本）
    Pointnet++网络详解
    ice
    08-03 1万+
    pointnet和pointnet++简直就是点云深度学习界的resnet呀，经典永流传。本博文将结合论文和代码来详细地分析pointnet++网络，包括最远点采样方法，网络结构等。
    Pointnet++代码架构理解
    weixin_48256191的博客
    11-21 1333
    这段代码是一个典型的HydraHydra用于动态加载配置文件，支持非常灵活的超参数管理和命令行修改。负责简化训练过程，包括模型定义、训练循环、回调、日志等。使用了早停和模型检查点回调，确保训练能够在最优状态下停止，并保存最佳模型在代码中，是通过来实例化任务模型的。在 Hydra 配置文件中定义，它的具体内容决定了任务和模型的类型。任务模型可能包含分类（classification）模型、分割（segmentation）模型等。
    【PointNet++分割实战】——1提升PointNet++分割性能及mIoU分析
    弱冠而立的博客
    11-05 557
    从您提供的运行结果来看，您的PointNet++模型在分割任务上取得了不错的性能。具体来说，模型在训练过程中准确率和mIoU都有所提升，最终达到了较高的准确率和mIoU值。
    点云语义分割pointnet++运行自制数据集的代码
    05-30
    PointNet++是一种用于处理点云数据的深度学习框架，它扩展了最初的PointNet模型，能够更好地捕获局部结构信息。在这个项目中，我们将关注如何利用PointNet++对自制数据集进行语义分割。 首先，`train_semseg.py` 和...
    PointNet++ 源码有批注
    08-01
    PointNet++是深度学习领域中处理三维点云数据的一种创新性网络架构，由斯坦福大学的研究团队在2017年提出。它扩展了原始的PointNet（PointNet1），在处理非结构化3D数据时增加了对局部结构的感知能力。在本压缩包中...
    pointnet++自制室外城市区域数据集
    08-04
    《PointNet++自制室外城市区域数据集详解》 在计算机视觉和深度学习领域，三维点云数据处理是一项重要任务，而PointNet++作为一种强大的点云处理框架，为理解和解析复杂三维环境提供了有效工具。本文将深入探讨...
    使用matlab实现基于PointNet++网络的点云数据分类仿真分析
    12-15
    在本教程中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现基于PointNet++网络的点云数据分类仿真分析。PointNet++是一种先进的深度学习架构，专门设计用于处理三维点云数据，它在处理无序点集方面表现出色。 首先，我们来看...
    pointnet++点云语义分割自制小数据
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    在这个场景中，我们讨论的是一个自定义的小型数据集，用于实验点云语义分割算法，特别是PointNet++的实现。PointNet++是PointNet的扩展，它通过在不同尺度上对点云进行采样和聚合来捕捉局部结构，从而提高了点云处理...
    使用OpenSceneGraph生成3D数据格式文件
    深之JohnChen的专栏
    04-06 303
    OpenSceneGraph (OSG) 提供了多种方式来生成和导出3D数据格式文件。
    3D Gaussian Splatting as MCMC 与gsplat中的应用实现
    最新发布
    scott198512的博客
    04-06 554
    介绍MCMC引入到3DGS中的算法原理及在gsplat中的应用实现
    Dart语言的3D可视化
    2501_91402559的博客
    04-02 291
    Dart是一种由Google开发的通用编程语言，主要用于构建Web、移动和服务器应用程序。面向对象：Dart是一种面向对象的语言，支持类和对象的概念，使得代码结构清晰，易于维护。异步支持：Dart内置对异步编程的支持，使用async和await关键字，可以轻松处理异步操作，提高代码的可读性和执行效率。跨平台能力：Dart可以生成高性能的Web应用、移动应用和桌面应用，尤其是在与Flutter搭配使用时，具有极强的跨平台开发能力。
    金庸群侠传3D-启动
    大话程序员
    04-06 612
    2021之后就崩溃，本来这个项目只在2020测试，under Unity2021，所以这段代码一直存在完美运行，所以这段代码可有可无，直接跳过，或者我直接返回error 都可以。：古墓派虽隐居终南山，但通过「玉蜂」监视周边动向，墓内机关密布，闯入者的一举一动皆被观察。UniTask插件 自己写的扩展方法，与最新的linq 冲突了，新的linq（Unity2021) 补上了一些方法。（刚好，因为引入了一个包出了事故，搞到所有资源都搞乱了，重新从github官网下载了项目，重新演示一遍）
    POINTNET++
    12-30
    ### PointNet++ 深度学习点云处理 #### 三维数据分类与分割原理 PointNet++ 是一种改进自 PointNet 的架构，旨在解决点云数据中的局部几何结构信息利用不足的问题。该方法引入了多尺度分组机制，在不同层次上捕捉点之间的空间关系[^2]。 对于点云数据而言，其特点在于无序性和稀疏分布。为了有效提取这些特性下的特征，PointNet++ 设计了一种分级特征学习策略。具体来说，就是通过对输入点集执行递归分区操作形成树状结构，并在此基础上构建局部区域内的特征向量作为高层描述子的一部分[^1]。 #### 数据预处理流程 在准备喂入 PointNet++ 网络的数据时，需先将其转化为标准化形式——即 N × 3 维矩阵（N 表示点数），接着实施归一化步骤以优化后续训练效果。此过程中会计算整个集合的质心位置并将各点坐标平移至此处；之后依据整体散布程度调整比例尺，通常做法是以标准偏差为准绳进行缩放变换[^3]。 ```matlab % MATLAB 示例代码片段展示如何规范化点云数据 function normalizedCloud = normalizePointCloud(cloud) centroid = mean(cloud, 1); cloudCentered = bsxfun(@minus, cloud, centroid); % 减去重心 stdDeviation = sqrt(sum(cloudCentered.^2)/size(cloud, 1)); normalizedCloud = cloudCentered ./ stdDeviation; % 归一化处理 end ``` #### 特征传播技术详解 当涉及到语义级别上的任务如对象识别或场景解析时，则不仅限于获取高层次抽象表征，还需关注细粒度层面的信息保留情况。为此，PointNet++ 提出了基于逆距离加权插值的方法来重建完整的逐点属性标签预测结果。与此同时，借助跳跃连接方式可以进一步加强上下文关联性表达力，从而提高最终输出质量[^4]。 ```python import torch from pointnet2_ops import three_nn, three_interpolate def feature_propagation(points_xyz, points_features, new_points_xyz): """ 实现特征传播功能 参数: points_xyz (Tensor): 输入点的位置 [B,N,C] points_features (Tensor): 对应上述点的特征 [B,D,N] new_points_xyz (Tensor): 新采样后的点位 [B,M,C] 返回: interpolated_features (Tensor): 插值得到的新点特征[B,D',M] """ dists, idx = three_nn(new_points_xyz, points_xyz) # 找最近邻 weights = 1.0 / (dists + 1e-8) # 计算权重 norm = torch.sum(weights, dim=2, keepdim=True) weights = weights / norm # 正则化权重 interpolated_features = three_interpolate( points_features, idx, weights # 反距离加权插值 ) return interpolated_features ```
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