2018年8月8日 (周三)晚上 19:00,由卜瑞给大家带来一次公开课,公开课题目为:点云深度学习PointCNN介绍
时 间
北京时间2018年8月8日 19:00
内 容
近年来,随着激光雷达,深度相机等三维传感器在机器人,无人车甚至智能手机上的应用,点云数据的来源越来越丰富,应用也越来越广泛。研究点云数据的特征学习对提升三维环境感知能力具有重要的意义。卷积神经网络在众多领域取得了很好的效果,但相比图像这种结构化存储的数据,在无序的点云数据上无法直接使用卷积核来获取信息。
为了解决这个问题,PointCNN提出了一种称为X-变换的方法,从输入点学习到的一组权值X,进而使用这组权值对各点相关联的特征进行重新加权和排列。 通过X-变换,编码了输入点的形状特征,同时当输入点的顺序变化时, X能够相应地变化,使加权和排列之后的特征与输入点顺序近似无关。
基于X-卷积,PointCNN实现了一种类似经典CNN的层级卷积结构。这种架构可以有效的进行点云特征学习,可作为一种通用架构完成点云分类,点云语义分割等多种任务,并刷新了多项三维点云分类和分割数据集的记录。
参与方式
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编辑:文聪聪
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