pointnet点云特征提取

### PointNet 点云特征提取方法 PointNet通过设计一种能够直接处理无序点集的神经网络架构，在保持输入数据排列不变性的前提下实现了有效的特征提取[^3]。 #### 输入变换层 对于每一个三维坐标\( (x, y, z) \)，PointNet应用一个多层感知机(MLP)来增加维度，从而获得更高维度的空间表示。此过程不仅限于原始的位置信息，还允许模型捕捉更多的几何特性。随后，为了使整个结构更加鲁棒并具备尺度和平移不变性，PointNet引入了一个可学习的仿射变换矩阵T，该矩阵作用于初始点集上以校正可能存在的姿态偏差： ```python import torch.nn as nn class InputTransform(nn.Module): def __init__(self): super(InputTransform, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(3, 64, 1) self.fc1 = nn.Linear(64*64, 256) self.fc2 = nn.Linear(256, 128) self.fc3 = nn.Linear(128, 9) def forward(self, x): batchsize = x.size()[0] x = F.relu(self.conv1(x)) # Symmetric function to ensure permutation invariance x = torch.max(x, 2, keepdim=True)[0] x = x.view(-1, 64 * 64) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) identity = Variable(torch.from_numpy(np.eye(3).flatten().astype(np.float32))).view(1,9).repeat(batchsize,1) if x.is_cuda: identity = identity.cuda() x = x + identity x = x.view(-1, 3, 3) return x ``` 这段代码展示了如何构建一个用于计算输入空间变换的小型子网。它接收一批次大小为`batchsize`的数据作为输入，并返回相应数量的\( 3\times3 \)变换矩阵集合[^2]。 #### 局部特征聚合 经过上述预处理步骤后，每个点都被映射到了一个新的高维嵌入空间内。此时，PointNet采用逐元素最大池化操作(`max pooling`)在整个批次上的所有点之间执行全局对称函数运算，以此获取最终的全局描述符——即整个形状的关键属性摘要。这种做法确保了即使当输入顺序发生变化时，所得到的结果依然一致[^5]。 ```python def feature_transform_net(points, k=64): transform = InputTransform()(points) points = points.transpose(2, 1) transformed_points = torch.bmm(points, transform) transformed_points = transformed_points.transpose(2, 1) mlp_out = MLP(transformed_points, [k, 128, 1024]) global_feature = torch.max(mlp_out, dim=-1, keepdims=False)[0] return global_feature ``` 这里定义了一种方式用来组合局部区域内的多个低级特征形成高级别的抽象表达。具体来说就是先利用一个小规模卷积核做初步过滤，再经由一系列全连接层进一步提炼直至达到所需的输出尺寸；最后借助最大值汇聚完成从局部到整体的信息浓缩过程。