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目录
3D点云
什么是3D点云
为什么要使用3D点云和计算机视觉比较
点云数据演示效果
CloudCompare可视化工具
PointNet模型
Set Abstraction Layer集合抽象层
Feature Propagation Layer特征传播层
多层感知机MLP
Symmetric Function对称函数
PointNet核心代码
附件使用方式
3D点云数据下载
安装依赖
训练脚本
预测脚本
注附件中不仅有点云分类代码还有点云分割相关代码 本文所有资源均可在该地址处获取。
3D点云
什么是3D点云
3D点云是由大量空间中的点组成的数据集这些点在三维坐标系统中具有X、Y和Z三个坐标值用以表示物体或环境的形状和结构。每个点通常还包含额外的信息如颜色、强度、法线等这些信息可以帮助更准确地描述点云所代表的对象。3D点云数据可以通过各种技术获取如激光扫描LIDAR、结构光扫描、立体摄像头以及其他3D感测设备。
点云数据在许多领域都有应用包括但不限于测绘、建筑、制造业、自动驾驶汽车、文化遗产保护以及游戏开发等。它们为计算机提供了丰富的空间信息使得能够进行高级的形状分析和模型重建。
为什么要使用3D点云和计算机视觉比较
3D点云在许多方面与传统的计算机视觉技术相比具有独特的优势以下是一些主要的原因
空间信息的丰富性 3D点云提供了物体或场景的精确三维空间信息可以准确地表示对象的形状、大小和位置。 计算机视觉通常处理二维图像虽然可以通过立体视觉等方法估计深度信息但精度和分辨率通常不如3D点云。 精确度 3D点云由于其三维特性可以用于精确的尺寸测量和形状分析这对于工程和制造领域尤为重要。 计算机视觉在处理二维图像时可能会受到视角、光照变化和遮挡的影响从而影响测量的精确度。 遮挡和视角问题 3D点云可以从多个角度分析物体即使在有遮挡的情况下也能较好地重建物体的完整结构。 计算机视觉遮挡可能导致图像中关键信息的丢失这可能会影响识别和分类的准确性。 复杂场景的理解 3D点云能够更好地理解复杂的三维场景例如城市环境或工业设施这对于自动驾驶汽车和机器人导航等应用至关重要。 计算机视觉在处理复杂场景时可能需要更多的预处理和假设以简化场景并提取有用的信息。 交互性和沉浸感 3D点云可以用于创建高度交互性和沉浸感的虚拟现实VR和增强现实AR体验。 计算机视觉虽然也可以用于AR/VR但通常缺乏3D点云所提供的详细和精确的空间信息。 总之3D点云在处理三维空间数据方面具有独特的优势它为计算机视觉带来了新的维度使得在许多领域中的应用更加精确和有效。然而3D点云技术也有其局限性如数据处理和存储的要求较高以及点云配准和降噪等预处理步骤的复杂性。不过随着技术的进步这些问题正在逐步得到解决
点云数据演示效果
CloudCompare可视化工具
下载地址https://www.cloudcompare.org/ 使用方式 可视化效果 PointNet模型
Set Abstraction Layer集合抽象层
集合抽象层是PointNet的核心模块它通过迭代地采样点云中的点并在每个采样点上应用PointNet来提取局部特征。
采样Sampling从输入点云中均匀或根据密度进行采样选择一组点作为局部区域的中心。 分组Grouping对于每个采样点根据距离选择它的邻近点形成一个小区域称为“点集”或“组”这些邻近点将用于提取局部特征。 局部特征提取Local Feature Extraction对每个分组应用PointNet或类似的结构提取局部特征。这通常涉及到使用多层感知机MLP来处理每个点的坐标和特征然后通过最大池化max pooling操作来获得一个固定大小的特征向量该特征向量代表了该组的局部几何特征。 Feature Propagation Layer特征传播层
特征传播层用于将高层次的特征传播回原始点云的每个点以细化特征表示。
插值Interpolation使用最近邻或基于距离的权重插值方法将高层次的特征传播到低层次或原始点云的每个点。 特征更新Feature Updating在将高层次特征传播到原始点后通过额外的MLP层更新每个点的特征以融合局部和全局信息。
多层感知机MLP
在PointNet中多层感知机MLP用于对点云中的点进行特征提取。MLP是一个简单的前馈神经网络它可以在每个点上进行多次非线性变换以提取更复杂的特征。
Symmetric Function对称函数
PointNet使用最大池化作为对称函数以确保特征的排列不变性。这意味着无论点的顺序如何变化提取的特征都是相同的。
输出层 在网络的最后通常会添加一个或多个全连接层也称为密集层以对提取的特征进行分类或分割任务。这些层将特征向量映射到最终的分类标签或每个点的分割标签
PointNet核心代码
特征提取核心代码
class PointNetSetAbstraction(nn.Module):def __init__(self, npoint, radius, nsample, in_channel, mlp, group_all):super(PointNetSetAbstraction, self).__init__()self.npoint npointself.radius radiusself.nsample nsampleself.mlp_convs nn.ModuleList()self.mlp_bns nn.ModuleList()last_channel in_channelfor out_channel in mlp:self.mlp_convs.append(nn.Conv2d(last_channel, out_channel, 1))self.mlp_bns.append(nn.BatchNorm2d(out_channel))last_channel out_channelself.group_all group_alldef forward(self, xyz, points):Input:xyz: input points position data, [B, C, N]points: input points data, [B, D, N]Return:new_xyz: sampled points position data, [B, C, S]new_points_concat: sample points feature data, [B, D, S]xyz xyz.permute(0, 2, 1)print(xyz.shape) # (B,1024,3)if points is not None:points points.permute(0, 2, 1) #(B,1024,3)# new_xyz是从1024个点中根据最远原则选出的512个点# new_points是以这512个点为圆心框出32个点 if self.group_all:new_xyz, new_points sample_and_group_all(xyz, points)else:new_xyz, new_points sample_and_group(self.npoint, self.radius, self.nsample, xyz, points)print(new_xyz.shape, new_points.shape) # (B,512,3),(B,512,32,6)# new_xyz: sampled points position data, [B, npoint, C]# new_points: sampled points data, [B, npoint, nsample, CD]new_points new_points.permute(0, 3, 2, 1) # [B, CD, nsample,npoint]print(new_points.shape) # (B,6,32,512) 将特征维度转为in_channelfor i, conv in enumerate(self.mlp_convs):bn self.mlp_bns[i]new_points F.relu(bn(conv(new_points)))print(new_points.shape) # 依次改变6的特征维度不改变32512new_points torch.max(new_points, 2)[0] # (B,64,512)new_xyz new_xyz.permute(0, 2, 1)return new_xyz, new_points附件使用方式
3D点云数据下载
与原始的ModelNet40数据集相比ModelNet40_normal_resampled数据集中的点云具有更均匀的采样密度这使得数据集更适合于训练深度学习模型。 每个点云样本通常包含1024个点这些点是从原始模型表面均匀采样的。 数据集中的每个点不仅包含三维坐标x, y, z还包含表面法线信息nx, ny, nz。这些法线信息有助于模型更好地理解点云的几何结构对于某些3D识别任务来说是非常有用的。 modelnet40_normal_resampled下载地址https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/50045/0 将它放到附件的/data文件夹下 安装依赖
pip install -r requirements.txt训练脚本
python train_classification.py预测脚本
python test_classification.py注附件中不仅有点云分类代码还有点云分割相关代码
希望对你有帮助加油
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