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
原创
2024-10-28 14:42:50
0阅读
1.动机之前有些工作是基于point set的，PointNet 是这方面的先驱，但是，它不能捕捉其中度量空间的点的局部结构，这限制了它识别细粒度模式的能力和对复杂场景的概括能力。2.创新点1.解决了生成点集的划分。（farthest point sampling (FPS) algorithm）2.解决了如何通过局部特征学习器提取点集或局部特征。（用之前效果不错的PointNet）3.回顾Poi
转载
2024-10-11 14:13:34
77阅读
# 如何实现"pointnet网络结构 pytorch"
## 一、整体流程
```mermaid
erDiagram
理解PointNet网络结构 --> 实现PointNet网络结构 --> 训练PointNet网络结构
```
## 二、具体步骤
### 1. 理解PointNet网络结构
首先，你需要理解PointNet网络结构的原理和实现方式。
### 2. 实现Po
原创
2024-05-07 03:45:25
94阅读
比DGL快14倍：PyTorch图神经网络库PyG上线了图神经网络是最近 AI 领域最热门的方向之一，很多图神经网络框架如 graph_nets 和 DGL已经上线。但看起来这些工具还有很多可以改进的空间。近日，来自德国多特蒙德工业大学的研究者们提出了 PyTorch Geometric，该项目一经上线便在 GitHub 上获得 1500 多个 star，并得到了 Y
转载
2023-10-13 22:48:53
67阅读
这篇博文是好久以前复现代码的时候顺手写的,但当时没时间手写pointnet++了,只写了frstum_pointnets_pytorch(https://github.com/simon3dv/frustum_pointnets_pytorch),再后来的实验又改了PointRCNN作为baseline, 所以这边就一直没更新下去了, 而且后面的东西写得很乱, 导致这篇博文屯了几个月都还没发布,
转载
2023-09-14 14:35:24
522阅读
常见的3D数据表示方式有点云、多视图、体素、mesh网格等。 PointNet是直接处理点云数据的网络，可以实现对点云的分类和分割主要
原创
2024-08-19 14:32:45
933阅读
PointNet++ 标签（空格分隔）： 论文 点云应用 AR VR RobotPerception ShapeDesign FaceID 点云任务 Object classification | 物体分类 Parts segmentation | 部件分割 Object detection | 物 ...
转载
2021-09-24 13:28:00
398阅读
2评论
实现"PointNet Pytorch"的步骤如下：
流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备]-->B[模型定义]
B-->C[模型训练]
C-->D[模型评估]
D-->E[模型应用]
```
具体步骤如下：
1. 数据准备
首先，我们需要准备训练数据集和测试数据集。数据集应包含点云数据以及对应的标签。点云数据可以使用现
原创
2024-01-16 10:17:35
232阅读
简介作者在先前的研究中提出了Pointnet，此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题，由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。Pointnet的基本思想是对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征得到一个全局的点云特征。这里欠缺了对局部特征的提取及处理，比如说点云空
转载
2019-10-16 16:25:00
140阅读
2评论
点云中常见的问题是采样不均匀，近的点非常密，远的点非常疏。一个极端的情况，小区域中只有一个点，那么学习到的特征会
原创
2023-07-28 14:06:06
351阅读
放假闲着在家没事，本人突然想跑一下3d深度学习的开山之作——pointnet玩一玩，可是目前网上大部分pointnet的运行教程都是在Ubuntu系统下的。（其实本人也曾装过双系统，但是因为我太菜了，在Ubuntu下装完显卡驱动和cuda后切换win10开机一直黑屏。。。只好含痛放弃装回win10-_-本狗还是先在虚拟机好好学习Linux吧）ps：如果哪位好心的大佬知道怎么解决的话，不妨告诉我怎么
转载
2023-12-12 14:08:02
46阅读
对与Pointnet++这个网络是一个基于和扩展Pointnet网络，pointnet网络(V1模型)可以独立的转换各个点的特征，也可以处理整个点集的全局特征，然而在多数情况下，存在明确定义的距离度量，例如，由3D传感器手机的3D电云的欧几里得距离或者注入等距形状表面的流形的测地距离。在pointnet++中，网络对点集的空间局部特征进行了处理。本博文主要记录跑pointnet++时候遇到的几个问
转载
2024-08-03 22:20:36
225阅读
0 引言随着深度学习领域中各类算法的迅速发展，卷积神经网络（CNN）被广泛应用在了分类任务上，输出的结果是整个图像的类标签。在生物医学领域，医生需要对病人的病灶区域进行病理分析，这时需要一种更先进的网络模型，即能通过少量的图片训练集，就能实现对像素点类别的预测，并且可以对像素点进行着色绘图，形成更复杂、严谨的判断。于是U-Net网络被设计了出来。1 U-Net概念及原理U-Net网络结构最早由Ro
转载
2023-10-23 09:22:57
100阅读
# 使用PyTorch实现PointNet的指南
在深度学习的发展过程中，点云数据的处理变得越来越重要。PointNet是一种用于处理点云数据的神经网络架构。本文将指导你如何在PyTorch中实现PointNet，在这个过程中，你将学习到代码实现的每一个步骤、常见概念。
## 流程概述
以下是实现PointNet的流程步骤表：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 03:17:14
233阅读
目录一、分割网络简介二、语义分割1. fcn2. unet3. segNet4. dilatedNet4. pspNet5. deepLab5.1 deepLabV15.2 deepLabV25.3 deepLabV35.3 deepLabV3++总结一、分割网络简介 把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。在这个过程中，图像中的每个像素都
转载
2024-03-31 18:51:44
169阅读
@目录
一、3D点云的挑战二、排序不变性三、几何变换不变性四、网络结构和代码实现
一、3D点云的挑战
以无序点云作为输入，因此模型需要具备排序不变性
点云的旋转，平移不应该改变点云的类别，因此模型需要具备几何变换不变性
二、排序不变性排序不变性，即输入的点云的顺序不应该改变点云所代表的物体类别
当一个\(N \times D\) 在 N的维度上随意
转载
2021-05-26 14:16:00
1026阅读
2评论
本文对于祁芮中台的pointnet进行理解和归纳，作为点云深度学习的开山之作，有许多值得我们学习的思想 ...
转载
2021-09-25 14:41:00
788阅读
2评论
msg的训练的巨慢，不过总算是复现出来了，之后搞一下MRG的，或者裸的 configuration.py: import torch.cuda class config(): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' datase ...
转载
2021-10-15 22:03:00
567阅读
2评论
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation点云是一种重要的几何数据结构类型。由于其不规则的
原创
2023-07-28 14:01:06
293阅读
## PointNet PyTorch版本的解决方案
在计算机视觉领域，Point Cloud（点云）处理变得越来越重要。尤其在自动驾驶、三维重建和虚拟现实等应用中，如何有效处理和理解点云数据成为了研究热点。近年来，PointNet作为一种高效的点云处理网络架构，受到了广泛关注。但随着其流行，开发者们面临的挑战也愈加突显，特别是在实现和优化PointNet的PyTorch版本时。
### 背景
