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今天就跟大家聊聊有关PointNet创新点的示例分析,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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下面就不按照论文顺序详细展开了,只把PointNet的几个创新点简单提一提。
1
针对点云无序性——采用Maxpooling作为对称函数。最大池化操作就是对所有成员进行比较,把最大的留下来,其余舍弃掉,所以,不管顺序如何变化,最大值是不会改变的。
对称函数是什么意思?例如加法就是对称函数,1+2+3+4=10,换个顺序,2+4+3+1=10,不管顺序如何变化,对结果不会产生影响。
2
针对刚体变化——对齐网络T-net。T-net对性能的提升作用也还是有的,两个T-net加上regularization 贡献了2.1个百分点,但奇怪的是在PointNet++的代码中,已经看不到T-net了(这一点论文没有提及,github上也有人提问,但是作者没有回复)。
3
特征提取阶段采用MLP(多层感知机,说白了就是全连接层),这种结构用到的运算只有乘法和加法,都是对称函数,所以不会受到排序影响。
1、分类
数据集是ModelNet40,包含40类物体的CAD,通过采样获得点云。这里作者没有把MVCNN列出来,因为精度没有比过它,不过后来的改进版已经超过了。
2、物体分割:
3、参数量与MVCNN的对比:明显占优。
看完上述内容,你们对PointNet创新点的示例分析有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。