PointNet架构PointNet主要架构如下图所示：主要包含了点云对齐/转换、mpl学习、最大池化得到全局特征三个主要的部分。-T-Net用于将不同旋转平移的原始点云和点云特征进行规范化；mpl是多层感知机，n个共享的mpl用于处理n个点/特征；max ... Read More
posted @ 2018-09-18 20:43
hitrjj
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Efficient Global Point Cloud Registration by Matching Rotation Invariant Features Through Translation Search这篇文章通过解耦平移和选择问题，提出了... Read More
posted @ 2018-09-18 17:51
hitrjj
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ECCV2018中对于点云的处理提出的很多新方法，相关文章列表如下：Fully-Convolutional Point Networks for Large-Scale Point CloudsMultiresolution Tree Networks fo... Read More
posted @ 2018-09-18 17:02
hitrjj
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PointNet1 是斯坦福大学研究人员提出的一个点云处理网络，与先前工作的不同在于这一网络可以直接输入无序点云进行处理，而无序将数据处理成规则的3Dvoxel形式进行处理。输入点云顺序对于网络的输出结果没有影响，同时也可以处理旋转平移后的点云数据。点云是... Read More
posted @ 2018-09-18 12:39
hitrjj
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