注1:本文系“概念解析”系列之一,致力于简洁清晰地解释、辨析复杂而专业的概念。本次解析的概念是:点云深度学习及PointNet论文概述
参考论文：Qi C R, Su H, Mo K, et al. Pointnet: Deep learning on point sets for 3d classification and segmentation[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017: 652-660.
一、背景介绍
随着3D扫描技术的发展,点云数据正被广泛应用于目标检测、语义分割、3D建模等领域。但由于点云数据本身是一种无序、不规则的数据结构,很难直接输入到深度学习模型中进行处理。因此,传统方法通常会先将点云数据转换为规则的体素格网或图像渲染视图,再利用体积卷积神经网络(3D CNN)或多视角卷积神经网络(MVCNN)进行处理。这种转换不仅会带来冗余计算和内存消耗,也会引入量化误差。
本文重点介绍了创新性地直接对点云进行深度学习的PointNet模型,并取得了多项任务的SOTA性能。PointNet可看作是点云分析领域的算法基石,开创了直接对点集进行建模的先河,启发了后续大量基于点云的模型,值得深入理解和学习。
二、PointNet模型介绍
PointNet的核心思想是使用称为对称函数(symmetric function)的模块来聚合点云中的所有点信息。具体来说,网络包含以下几个关键组件:
