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  • pointnet++

    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,比如说点云空间中临近点一般都具有相近的特征,同属于一个物体空间中的点的概率也很大,就好比二维图像中,同一个物体的像素值都相近一样。

    再者现实场景中的点云往往是疏密不同的,而Pointnet是基于均匀采样的点云进行训练的,导致了其在实际场景点云中的准确率下降。

    Pointnet++就上述提出了改进,解决了两个问题

    1:如何对点云进行局部划分

    2:如何对点云进行局部特征提取

    上述两个问题其实是相关联的。
    来源:https://blog.csdn.net/sinat_37011812/article/details/81945050

    翻译:https://blog.csdn.net/weixin_40664094/article/details/83902950

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/11686307.html
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