点网 plus:空间点云数据的CNN

本课程注解讲述了点网Plus模型(PointNet plus),它是PointNet的升级版,主要仿照图像上的卷积神经网络架构,对点云数据做卷积——即体现为局部区域的计算。(课时:60 分钟)

深度学习 点云 非欧数据 点网

讲师:   文雷

课程资料

  • 讲稿下载:(报名后可见)

课程背景

点网++(PointNet++)是PointNet的升级版,它主要仿照图像上的卷积神经网络架构,对点云数据做卷积——即体现为局部区域的计算。从效果上来看,PointNet++在物体识别准确度上有了非常大幅度的提升。本课程将详细讲解PointNet++模型,并针对一些实际任务展示了效果。

课程目的

学完本课程,你能做到

  • 了解 PointNet++ 与原生 PointNet 相比优势在哪里,采用了那些特别的技巧,最终能获得怎样的效果

课程详情

本课程的主要内容有:

  • PointNet++ 基础知识

    • 多层感知机

    • 卷积运算

  • PointNet 框架回顾

    • PointNet 的缺陷

    • PointNet++ 要解决的问题

    • PointNet++ 的优势

  • PointNet++ 的点切割方法

  • PointNet++ 在分类任务上的效果

    • 随机丢失点对模型的影响

  • PointNet++ 在分割任务上的效果

    • 特征可视化