


好的,我們來詳細解析 ??PointNet?? 的輸入和輸出。PointNet 是一個開創性的深度學習模型,其核心思想是??直接處理無序的3D點云集合??。
一、 PointNet 的輸入
PointNet 的輸入非常直接和純粹:??一個 n×3的矩陣,代表一個點云。??
- n: 點云中點的??數量??。這個數量可以是變化的,但為了批量訓練,通常會通過重采樣(如最遠點采樣FPS)或填充到固定數量(例如 1024、2048 個點)。
- 3: 每個點的??最基本特征??,即其在3D空間中的笛卡爾坐標 (x,y,z)。
??輸入的可擴展性:??除了基礎的 (x,y,z)坐標,輸入矩陣可以被擴展為 n×d,其中 d>3,以包含每個點的其他特征,例如:
- ??顏色信息:?? RGB值,此時 d=6(x, y, z, r, g, b)。
- ??法向量信息:?? 描述點所在表面的朝向,此時 d=6(x, y, z, nx, ny, nz)。
- 其他任何逐點的特征。
??關鍵特性:??輸入的點云是??無序的??。也就是說,打亂這 n個點的順序,PointNet 的輸出結果應該保持不變。這是通過其特殊的對稱函數(最大池化)來實現的。
二、 PointNet 的輸出
PointNet 的輸出取決于具體的任務。它主要應用于兩大類任務,因此有兩種主要的輸出形式:
1. 3D 物體分類
- ??任務目標:?? 判斷整個點云屬于哪個類別(例如,“椅子”、“桌子”、“飛機”)。
- ??輸出:?? 一個長度為 k的??概率向量??,其中 k是類別的總數。
- 例如,在 ModelNet40 數據集上(40個類別),輸出是一個40維的向量。
- 向量中的每個元素代表該點云屬于對應類別的概率,所有元素之和為1(通過Softmax函數實現)。
- ??網絡流程:??
- 輸入點云 n×3。
- 通過共享的多層感知機(MLP)獨立處理每個點,將每個3維坐標映射到一個更高維的特征空間(例如64維,128維)。
- 使用一個??對稱函數(最大池化)?? 將所有點的特征聚合起來,得到一個單一的、固定長度的??全局特征向量??(例如1024維)。這個向量是整個輸入點云的抽象表示。
- 將這個全局特征向量輸入到另一個MLP(分類器)中,最終輸出 k個類的分數。
2. 3D 物體部件分割
- ??任務目標:?? 為點云中的??每一個點??預測一個語義標簽(例如,對于一把椅子,區分點是屬于“椅腿”、“椅背”還是“座面”)。
- ??輸出:?? 一個 n×m的??矩陣??。
- n: 點的數量(與輸入對應)。
- m: 部件類別的總數 + 1(例如,“背景”類)。
- 這個矩陣的每一行是一個 m維的概率向量,表示??該點??屬于每個部件類別的概率。
- ??網絡流程:??
- 前半部分與分類網絡相同,會計算出一個全局特征向量。
- ??關鍵步驟:?? 將這個全局特征向量??拼接??到每個點的局部特征向量上。
- 這樣,每個點的特征就同時包含了??局部幾何信息??(這個點本身的特征)和??全局語義信息??(整個物體是什么,這有助于理解每個部件的上下文,例如,知道是“飛機”才能更好地區分“機翼”和“機身”)。
- 基于這個融合后的逐點特征,再通過MLP為每個點預測部件標簽。















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