为什么需要PointNet算法？以及PointNet算法究竟可以做些什么？

大雨倾盆哗啦啦 2022-04-19 14:03:44

为什么需要PointNet算法？以及PointNet算法究竟可以做些什么？

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weixin_38498942 2022-04-21
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通过激光雷达扫描得到的点云pcd文件中，保存的其实就是点云中每个点的坐标信息（x, y, z, nx, ny, nz），而并没有像一般的图像一样携带着像素矩阵等可以代表特征的特征信息，因此如何从这些点云中提取出特征信息就成为了我们的当务之急，因此就有了所谓的PointNet算法。至于PointNet算法究竟可以做什么或者说它有什么功能，通常被分为三种：分类任务、部件分割以及场景分割。

如何轻松理解对点云的深度学习算法 - PointNet算法？
CV_2 PointNet、PointNet++算法的简单理解（入门级别） 一. 写这篇博文的初衷 随着激光雷达渐渐被人们所熟知，其抗干扰、精度高、可建模的优点也被逐渐放大，因此也开始被广泛地用于各个行业（自动驾驶、精密测距、3D建模等等），但由于激光雷达本身的一些局限性（点云近密远疏、雨雾天气表现一般等等），因此其更常被用做是传感器融合中的一个部分。但不管是研究学者也好还是产业公司也好，都有着减少传感器数量、降低成本的最为纯粹的需求。因此对于激光雷达点云的深度学习也在近两年开始越来越多，本文便旨在介绍一种
如何轻松理解对点云的深度学习算法 - PointNet的进化版 - PointNet++ 算法 （特征提取部分）？
CV_4 PointNet++算法的简单理解（入门级别） 一. 填坑指南  2021年年中的时候，博主曾经写过一篇介绍有关点云的深度学习 - PointNet算法的文章：链接在此。因为各种原因没有继续更新其进阶版 - PointNet++算法，2022年春节假期的最后一天把坑填上。 二. PointNet++弥补了PointNet的哪些缺点？  上回书说到PointNet有以下两大缺点： 与当前的主流网络不符，没有局部特征的融合，要不是自己一个点，要不就是整体一群点。 没有关系的概念，局部样本点之间是一
如何轻松理解对点云的深度学习算法 - PointNet的进化版 - PointNet++ 算法 （点云分类、分割部分）？
CV_5 PointNet++算法的简单理解（分类、分割部分 - 入门级别） 一. 引言  在上一篇对PointNet++算法的文章中，我们了解到了PointNet++算法究竟是如何在考虑局部信息的情况下完成特征提取的，如果还对特征提取步骤不太了解的同学请移步：如何轻松理解对点云的深度学习算法 - PointNet的进化版 - PointNet++ 算法 （特征提取部分）？。那么既然有了特征提取的结果，我们就该了解一下，PointNet++算法是如何对点云进行分类和分割的了。 二. 点云分类任务  分类任
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PointNet、PointNet++论文解读、逐层网络结构理解、代码复现建议
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