PointNet++

PointNet++

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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 | 物体检测
• Semantic segmentation | 场景语义分割

主要存在的挑战

不规则： 距离激光雷达近的点云数据密集，反之稀疏。

无结构化： 点与点之间是独立的，点与点之间的距离不是固定的。

无序：无序带来置换不变性（Invariance to permutations）

顺序一致但点云结构不同，顺序不一致但点云结构相同、

3D Representations

点云： 通过很多的点构成的一个3D图形

Mesh： 用很多三角形/正方形的面片拼成的一个图形

Volumetric： 很多栅格去拼成一个3D图形

Projected View（RGBD）：通过图片在不同的角度构成的3D图像。

thread local 内存泄漏

RGB VS. RGBD VS. Points Clouds

RGB: [r,g,b]
RGBD：2.5D [r,g,b,d]
Points Clouds：pos[x,y,z] color[r,g,b]

PointNet和PointNet++

PointNet： 在将所有的输入数据经过相同的MLPS之后得到抽象的特征， 再将其过一遍最大池化层，得到特征。

• 很明显PointNet没有考虑到局部上下文信息

PointNet++： 通过Sampling和Grouping获取局部上下文信息对其做出补充。

点云数据非常接近原始雷达数据具有丰富的几何信息。在PointNet出现之前，点云数据在fed to神经网络之前需要转化为其他数据表达形式。

• 例如：使用VoxNet的时候需要将其数据3D栅格化，然后使用3D CNN进行卷积。

ID	Conversion	Deep Net	补充
1	Voxelization	3D CNN	卷积时会丢失信息
2	Projection	2D CNN	投影得到2D信息， 然后2D CNN
3	Feature extraction	Fully Connected	直接特征抽取、上全连接层

对于VoxNet网络而言，从输入到输出主要经历一下几步：

1. 获取到输入的点云网络
2. 把点云填充的网格当中
3. 32通道 555的卷积核 步长为5
4. 32通道 333的卷积核， 之后进行222
5. 128的全连接层 - n全连接层输出

对于ID为2的来说，我们使用Multi-view CNN来举例。

1. 将多视角得到的照片进行CNN
2. 将上一步得到的信息进行View Pooling
3. 继续CNN

PointNet 提出的想法

• Can we achieve effective feature learing directly on point clouds ?
• End-to-end learing for scattered, unordered point data
• Unified frameword for various tasks

Challenges

• Unordered point set as input

• Model needs to be invariant to (N!) permutations

• Invariance under geometric transformations

• Point cloud rotations should not alter classification results.

主要需要解决无序点集作为输入的时候Model 应该对(N!)排列保持不变。在进行几何旋转的时候不应该改变分类结果。这两点。