主要内容

从pointnet++开始

pointnet++是一种常用的神经网络，用于无组织激光雷达点云的语义分割。语义分割将3-D点云中的每个点与类标签(如汽车、卡车、地面或植被)关联起来。

pointnet++网络将输入点划分为一组簇，然后使用多层感知器(MLP)网络提取特征。该网络递归地在嵌套的、分区的输入上应用PointNet，提取多尺度特征，以进行精确的语义分割。

使用pointnet++网络进行分割

pointnet++的应用包括:

  • 数字林业应用中的树木分割。

  • 从航空激光雷达数据中提取数字地形模型。

  • 机器人室内导航的感知。

  • 利用航空激光雷达数据建立三维城市模型。

PointNet + +网络

pointnet++网络包含一个带有集合抽象模块的编码器和一个带有特征传播模块的解码器。

集合抽象模块处理和提取一组点以生成一个包含较少元素的新集合。每个集合抽象模块都包含一个采样和分组层，然后是一个迷你点网网络。

  • 采样分组层通过识别局部区域的质心来进行采样。然后，通过在质心周围构造相邻点的局部区域集来进行分组。

  • 迷你点网网络包含一个共享的MLP网络，它具有一系列的卷积层、归一化层和relu层，然后是最大池化层。它将局部区域模式编码为特征向量。

特征传播模块对子采样点进行插值，然后将它们与集合抽象模块中的点特征连接起来。然后网络通过单元点网网络传递这些特性。

PointNet + +网络

该网络中集合抽象模块的采样分组层和特征传播模块的插补层均采用functionLayer(深度学习工具箱)函数。

创建PointNet + +网络

使用pointnetplusLayers函数创建一个用于分割点云数据的pointnet++网络。

火车PointNet + +网络

要了解如何训练用于分割点云数据的pointnet++网络，请参见基于pointnet++深度学习的航空激光雷达语义分割．

代码生成

要了解如何为pointnet++网络生成CUDA®代码，请参见基于pointnet++深度学习的航空激光雷达语义分割代码生成．

参考文献

祁，查尔斯R.，李毅，郝苏，和列奥尼达J.古巴人。“pointnet++:度量空间中点集的深度层次特征学习”。ArXiv: 1706.02413 (Cs)2017年6月7日。https://arxiv.org/abs/1706.02413．

瓦尼，妮娜，维贾扬·k·阿萨里，奎恩·格雷林。“DALES:用于语义分割的大规模航空激光雷达数据集”。ArXiv: 2004.11985 (Cs,统计)2020年4月14日。https://arxiv.org/abs/2004.11985．

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