PointNet++的改进因此，在原PointNet的基础上进行分层级的迭代学习，保留了置换不变性和几何不变性具体讲解一下这个过程，

一、基本简介  本篇博文主要是对PointNet，PointNet++论文的要点进行梳理和总结。认真阅读本博文后，不仅能够深刻理解论文的核心算法思想，而且对模型训练数据、模型的训练流程也能了然于胸。

PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。

PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，PointNet++是对PointNet的改进技术。PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。

PointNet&PointNet++代码解读引用说明文章中的代码全部来自于Github仓库:Pointnet_Pointnet2_pytorch本文更关注语义分割以及零件分割部分代码PointNet完整的PointNet结构代码来自于models文件夹下的pointnet_util.py文件classPointNetEncoder(nn.Module):def__init__(self,glob

1VoxelNet我们可以把上面的PointNet或者PointNet++理解为用于图像分类任务中的ResNet等CNN网络。

前面分别介绍了基于点云的三维深度学习算法PointNet、PointNet++，和基于体素的三维深度学习算法VoxelNet。本节将开始介绍基于投影的三维深度学习算法Complex-Yolov4。

Motivation：Q1：PointNet没有捕捉到由点所处的度量空间产生的局部结构，限制了其识别更为细粒度的能力和对复杂场景的通用性。R1：引入了一个层次化的神经网络（hierarchicalneuralnetwork），通过sampling和grouping逐步整合局部邻域，首先在小范围中从几何结构中提取局部特征（浅层特征），然后扩大范围，在这些局部特征的基础上提取更高层次的特征，直到提取到

前一版的pointnet++在整个点云范围内搜索目标，这个范围太大了。计算量也大。故考虑类似于fasterr-cnn中先预测一个候选区，在候选区里搜索目标。

Pointnet与Pointnet++论文笔记近期由于课题需要，研读了Pointnet系列文章，在此总结个人心得，并结合了部分博客进行阐述，不足之处希望各位批评指正，也欢迎各位同学来进行学习交流。

PointNet++:从pytorch角度理解原理和代码实现前言提出问题网络结构参考前言前几天了解了3D深度学习的入门之作：PointNet(具体原理解释可以点击链接看另一篇博客)，今天为Ponint+

：Gordon:::论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.04670代码链接（已开源）：https://github.com/guochengqian/pointnext摘要PointNet

论文链接代码链接1.介绍在voxelnet发表之前，pointnet和pointnet++两篇paper都已经发表了。说到了这种方法对计算要求比较高。受

因此，本节主要是针对于点云的特征进行上采样，增加的不是点的数量，而是点的特征维度，来源于PointNet++。一维和二维数据上采样通常是通过插值的方法来增加点的个数。

PointNet++：DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace1.背景信息2.方法2.1回顾PointNet2.2层级点集特征学习

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.02413

《PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace》QiCR,YiL,SuH,etal.Pointnet++:Deephierarchicalfeaturelearningonpointsetsinametricspace

PointNet++：度量空间中点集的深层层次特征学习Abstract以前很少有研究点集深度学习的著作。PointNet[20]是这方面的先驱。

点集的分层特征学习PointNet++分层处理点，沿着层次结构逐步抽象出越来越大的局部区域。点集抽象层（setabstractionlevel），主要由：采样层（Samplinglayer）：采样出

PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace论文和代码详解PaperAbstract1.Introduction3

目录0.Abstract0.1逐句翻译0.2总结1.Introduction1.1逐句翻译1.2总结2.ProblemStatement2.1翻译2.2总结3.Method3.1ReviewofPointNet[20]:AUniversalContinuousSetFunctionApproximator3.1.1原文翻译3.1.1总结3.2HierarchicalPointSetFeatureL

PointNet++一、动机和贡献二、PointNet++模型一、动机和贡献点云深度模型的现有工作①体素编码；②将点云映射至平面投影；③人工特征工程；④直接消耗点云(PointNet)。

Abstract很少有先前的工作研究点集的深度学习。PointNet[20]是这个方向的先驱。然而，根据设计，PointNet并没有捕捉到由点所处的度量空间引起的局部结构，限制了其识别细粒度模式的能力和对复杂场景的通用性。在这项工作中，我们引入了一个分层神经网络，在输入点集的嵌套分区上递归地应用PointNet。通过利用度量空间距离，我们的网络能够学习具有不断增加的上下文尺度的局部特征。随着进一步

PointNet++核心问题：点云的分类/语义分割1、网络构成PointNet提取特征的方式是对所有点云数据提取了一个全局的特征（见上图），显然，这和目前流行的CNN逐层提取局部特征的方式不一样。

前言pointnet++是继pointnet后的又一佳作。当前存在的两个问题：1pointnet最大的问题，无法捕获点的局部上下文的信息，导致识别细粒度的能力受限。

基本简介论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1706.02413.pdf代码开源地址：https://github.com/charlesq34/pointnet2作者以及论文信息如下：这一篇文章和PointNet论文是一个系列，并且是同一个作者的研究成果，但是两篇论文却有较大的区别。这篇论文在后续的点云处理上，被引用次数非常多，常作为3D点云特征提取的基础模块，类似于2D图

PointNet++[1]作为PointNet[2]的续作，着重于解决PointNet[2]没有能够很好的提取局部特征的问题，限制了其对细节图案（fine-grainedpatterns）的理解，无法泛化至其他复杂的任务场景

在上一篇文章中，提及了3D点云分类与分割的开山鼻祖——PointNet：https://blog.csdn.net/Alkaid2000/article/details/127253473，但是这篇PointNet是存在有很多不足之处的，在文章的末尾也提及了，它没有能力捕获局部结构，这使得在复杂的场景中也很难进行分析，道理也很简单，这篇文章只使用了Max操作以及MLP操作，也不符合当前神经网络的主

文章目录前言一、PointNet++（分类+分割2018）1.关键代码1.点云采样2.卷积下采样（升维）3.上采样：self.fp4(l3_xyz,l4_xyz,l3_points,l4_points)

6.数据增强（augmentation）FarthestPointSampling(FPS)算法核心思想解析1.逻辑描述2.算法原理3.算法分析PointNet++：classification笔记1.

#今日论文推荐#重振PointNet++雄风,PointNeXt：通过改进的模型训练和缩放策略重新审视PointNet++本文通过对模型训练和缩放策略的系统研究重新审视了经典的PointNet++，并提供了两个主要贡献

2.我们将倒残差瓶颈设计和可分离的MLP引入pointnet++，以实现高效的模型缩放，并提出了poin

这篇也是借鉴知乎刘昕宸大佬的文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/2663241731-motivationPointNet++是对PointNet的改进想读懂PointNet+

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群一句话总结本文通过对模型训练和缩放策略的系统研究重新审视了经典的PointNet++，并提供了两个主要贡献

基于深度学习方法的点云算法3——PointNet++（点云分类分割）请点点赞，会持续更新！！！

因此，本文将重点介绍5种前沿的点云分割网络，包括PointNet/PointNet++、P

基于深度学习方法的点云算法1——PointNetLK（点云配准）基于深度学习方法的点云算法2——PointNet（点云分类分割）基于深度学习方法的点云算法3——PointNet++（点云分类分割）文章目录基于深度学习方法的点云算法

文中图片全部来自于PointNet，PointNet++，DGCNN论文中的配图。若有侵权请联系笔者删除。转载请标明出处，谢绝商业转载。

点击下方卡片，关注计算机视觉工坊公众号干货第一时间送达作者：黎国溥，3D视觉开发者社区签约作者，CSDN博客专家，华为云-云享专家。编辑：3D视觉开发者社区前言PointNet是由斯坦福大学的CharlesR.Qi等人在《PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation》一文中提出的模型，它可以直接对点云进行处理的

挑战常用方法和思路基于体素的点云深度学习：基于多视点云深度学习基础网络：pointnet网络亮点：maxpooling&transform网络结构共享权重mlp的一种常用实现：1*1卷积其他细节点云深度学习基础网络：pointnet

原文名称:PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace译文名称：PointNet++：度量空间中点集的深度分层特征学习

目录一、简单介绍pointnet++1.1三维数据的表示方法1.2pointnet算法1.3pointnet++算法的提出二、pointnet++如何运行自己的数据集？

在继PointNet,PointNet++之后,其作者Qi有创新的提出了F-PointNet(FrustumPointNet)多传感器融合算法.即利用在二维图像非常成熟的物体检测网络,在相机成像平面对物体进行定位

空间点云数据处理的神经网络讲稿下载PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation[第二课]点网plus：空间点云数据的CNN讲稿下载PointNet

纲要    一、简介    二、数据处理    三、PointNet++(SSG)网络搭建    四、训练、测试一、简介    在上一节点云处理：基于Paddle2.0实现PointNet++对点云进行分类处理

最近在学3D方向的语义分析。师兄推荐了一个哔哩大学的将门创投|斯坦福大学在读博士生祁芮中台：点云上的深度学习及其在三维场景理解中的应用！的宝藏视频，我会多看几遍，并写下每次观看笔记。up主的个人网页：http://stanford.edu/~rqi下文的截图都源自讲解的PPT，在我的资源：祁芮中台点云讲解.pdf全篇手码，内容较多会持续更新。带问号的句子都是乘上引下的重点作用，文章分为三篇，这是第

就迫不及待的看了一波还是很棒的有一些启发直接把博客当成笔记了网站链接：https://www.shenlanxueyuan.com/open/course/97主讲人：charlesqi祁芮中台pointnet和pointnet

文章目录前言服务器环境项目文件和数据集准备下载项目文件下载数据集方式一方式二修改项目文件解压数据集修改多显卡训练文件train_multi_gpu.py修改编译文件运行上传到服务器编译运行前言应导师的要求,去下载了pointconv的代码准备跑一遍,结果发现需要先按照pointnet

我在上一篇分享中也提到过open3d可以将pointnet++推理

Ubuntu18.04卸载低版本N卡驱动+CUDA10.0+Cudnn7.4.2安装CUDA10.2+Cudnn7.6.5+pytorch1.6.0+VTK8.2.0运行pointnet++源码从零开始搭建