pointNet及OpenCV推理

pointNet

• 无序性： 低维特征(\(N*3\))经过MLP层上升到高维，然后对高维采用最大池化(对称函数)
• 旋转不变性： 2个TNet, 学习一个旋转矩阵，对输入进行校正，对提取的特征也进行校正

pointNet++

pointNet没有局部的概念，要不对单个点，要不对所有点进行操作，为解决这一问题，PointNet++引入领域球进行区域划分。

• 区域划分：采用领域球进行区域划分(最远点采样算法进行采样，然后再根据采样点在半径r内选取k个点)
• 特征提取：利用PointNet进行特征提取
• 点云分布不一致: 提出MSG(多尺度分组)和MRG(多层次分组)

相关版本

windows10/centos7/ubuntu18.04
Opencv: 4.5.4
pytorch: 1.5.0
onnx: 1.10.2

基本思路

• pytorch下训练模型，得到权重文件
• pytorch模型转为onnx，中间不支持的算子采用自定义算子实现，可参考pytorch自定义算子
• Opencv调用onnx模型，中间涉及到自定义算子需要在OpenCV中在实现一遍， 可参考opencv调用onnx模型常见问题

参考链接

PointNet++详解与代码
PointNet系类详解
open3D实现pointNet++ C++
C++ pointNet++
C++ github 1
C++ github 2