PointNet++与之前的PointNet有什么本质的不同？？

奔跑跨越不停歇 2022-04-19 14:04:11

PointNet++与之前的PointNet有什么本质的不同？？

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weixin_38498942 2022-04-21
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PointNet++在本质思想上与之前的PointNet没有太大的偏差，但是采用了类似图像卷积的方法，也就是类似于在点云的局部画圈的感觉，或者说像是聚类的感觉将点云分成一堆一堆的，之后再对每堆提取局部特征然后再整合起来。

PointNet笔记
总结PointNet的基本原理，以及实现的方法，解释论文中难以理解的部分。
PointNet++理解(PointNet++实现第2步)
PointNet++实现的第1步——PointNet++理解 一、PointNet的局限性（PointNet++出现的原因） 对每一个点映射到高维空间，再通过max结合。由于其网络直接暴力地将所有的点最大池化为了一个全局特征，因此局部点与点之间的联系并没有被网络学习到。PointNet本质上要么时对同一个进行操作，要么是对全局的点进行操作，所以PointNet实质上时没有局部概念的，这样子，会缺失...
基于PyTorch实现PointNet++
关于点云的深度学习表示 PointNet / PointNet++是基于深度学习方法的点云表征的里程碑式的工作, 都出自于斯坦福大学的Charles R. Qi, 这两个工作分别收录于CVPR 2017和NIPS 2017. 最近，我在读一些关于点云配准和点云表示学习的深度学习论文，了解到目前点云的深度表示/学习有几个火热的研究方向: 基于point wise + MLP提取特征，典型代表是PointNet++; 基于Pseudo Grid和常规卷积提取特征，典型代表是ICCV 2019的工作KPConv
PointNet++论文精读+深度解析！经典点云处理网络PointNet系列下篇
本文带读了PointNet++。PointNet++ 是一种针对度量空间中点集的强大神经网络架构，通过递归嵌套划分输入点集，学习多尺度分层特征。它改进了 PointNet 无法捕获局部上下文的局限，引入多尺度分组（MSG）和多分辨率分组（MRG），以解决点云密度不均的问题。MSG 使用不同半径提取多尺度特征，MRG 则结合上下层特征。PointNet++ 在 3D 点云分类、语义分割及非刚性形状分类等任务上表现优异，显著超越基线方法，展现了其在处理非均匀点云及非欧几里得空间问题上的强大能力。
PointNet++详解（二）：网络结构解析
在之前对PointNet与PointNet++网络进行了介绍，接下来是对其代码的解析。参考的github项目为：https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch这篇博客的内容主要是将PointNet++网络结构进行拆分介绍。在介绍PointNet++的时候是按照采样（sampling）、分区（grouping）、特征提取（pointnet）、自适应密度不均衡几大部分来进行的，所以介绍接下来代码介绍也将按照这几部顺序进行。
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