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PointNet——三维点云深度学习网络

 

简介

此系列论文首先提出了一种新型的处理点云数据的深度学习模型-PointNet,并验证了它能够用于点云数据的多种认知任务,如分类、语义分割和目标识别。不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系,点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此,在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前,需要对点云数据进行一些处理。目前采用的方式主要有两种:

  • 将点云数据投影到二维平面。此种方式不直接处理三维的点云数据,而是先将点云投影到某些特定视角再处理,如前视视角和鸟瞰视角。同时,也可以融合使用来自相机的图像信息。通过将这些不同视角的数据相结合,来实现点云数据的认知任务。比较典型的算法有MV3D和AVOD。
  • 将点云数据划分到有空间依赖关系的voxel。此种方式通过分割三维空间,引入空间依赖关系到点云数据中,再使用3D卷积等方式来进行处理。这种方法的精度依赖于三维空间的分割细腻度,而且3D卷积的运算复杂度也较高。

不同于以上两种方法对点云数据先预处理再使用的方式,此论文的作者提出了直接在点云数据上应用深度学习模型的方法,称为PointNet。

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