基于matlab的pointnet++深度学习网络点云数据分类

这里,采用的pointnet++网络结构如下图所示:

基于matlab的pointnet++深度学习网络点云数据分类_第1张图片

 

        在整体网络结构中,

首先进行set abstraction,这一部分主要即对点云中的点进行局部划分,提取整体特征,如图可见,在set abstraction中,主要有Sampling layer、Grouping layer、以及PointNet layer三层构成,sampling layer即完成提取中心点工作,采用fps算法,而在grouping中,即完成group操作,采用mrg或msg方法,最后对于提取出得点,使用pointnet进行特征提取。在msg中,第一层set abstraction取中心点512个,半径分别为0.1、0.2、0.4,每个圈内的最大点数为16,32,128。

Sampling layer

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