Облака точек представляют собой простые и унифицированные структуры, избегающие сложностей сеток. Исследователи часто преобразуют их в 3D-воксельные сетки или наборы изображений для дальнейших вычислений. Такое преобразование увеличивает объем данных и может приводить к артефактам квантования, что искажает природные инвариантности данных.
PointNet предлагает обходное решение, обрабатывая облака точек напрямую. В основе PointNet лежит идея применения симметричной функции MaxPooling для выбора информативных объектов в облаке точек и кодирования причины их выбора. Процесс симметризует вычисления, учитывая, что облака точек инвариантны к перестановкам.
PointNet классифицирует и сегментирует данные, обрабатывая каждую точку независимо через MLP и применяя MaxPooling для агрегирования информации. Модель PointNet способна захватывать локальные структуры и комбинаторные взаимодействия между...
Читать далее...
PointNet предлагает обходное решение, обрабатывая облака точек напрямую. В основе PointNet лежит идея применения симметричной функции MaxPooling для выбора информативных объектов в облаке точек и кодирования причины их выбора. Процесс симметризует вычисления, учитывая, что облака точек инвариантны к перестановкам.
PointNet классифицирует и сегментирует данные, обрабатывая каждую точку независимо через MLP и применяя MaxPooling для агрегирования информации. Модель PointNet способна захватывать локальные структуры и комбинаторные взаимодействия между...
Читать далее...