PointNet++改进策略 ：模块改进 | OE Unit | PointSIFT，结合方向信息提升模型精度

本文主要是介绍PointNet++改进策略 ：模块改进 | OE Unit | PointSIFT，结合方向信息提升模型精度，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

• 论文：PointSIFT: A SIFT-like Network Module for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
• 来源：ECCV 2020
• 机构：清华大学 & 上海交通大学
• 论文：http://arxiv.org/abs/1807.00652
• 代码：
  • https://github.com/MVIG-SJTU/pointSIFT/
  • https://github.com/lelouedec/3DNetworksPytorch

• 灵感来源：来着SIFT方法，该方法是提取2D图像中图像特征的方法，来生成类似图像中形状的描述
• 方法实现：设计一个网络PointSIFT，能够提取物体中方向的信息同时能适应不同尺度的物体
• 实验结果：在ScanNet数据集上语义分割任务中，相比PointNet++网络IOU提升2.3%，Acc提升3.22%

网络整体

整体网络如下，PointSIFT对PointNet++中的MLP层进行了改进。

PointSIFT模块

通过堆叠多个 OE 单元，使得网络能够适应不同尺度的形状特征。在 PointSIFT 模块中堆叠多个 OE 单元，每个单元的感受野逐渐增大，以捕捉更大范围内的局部特征。使用shortcuts将各级 OE 单元的输出连接起来，然后通过一个点卷积（point-wise convolution）将多尺度特征融合，最终输出具有多尺度感知能力的特征表示。

Orientation-Encoding Unit

OE单元是一个方向编码单元来描述八个关键方向。

• 其中主要两个步骤：
  • 八邻域搜索（Stacked 8-Neighborhood Search）对于每个输入点，PointSIFT 首先按照坐标轴将空间划分为八个象限，并在每个象限中找到距离最近的点作为邻居。如果某个象限内没有点，则将输入点自身复制为其最近邻。
    方向编码卷积（Orientation-Encoding Convolution, OEC）：在八邻域点上进行三阶段的卷积操作（沿 X, Y, Z 轴），将这些点的特征进行融合。具体来说，卷积操作将 2×2×2 立方体中的特征依次沿各轴进行卷积，最终输出包含方向信息的特征表示。

代码实现

我在文章顶端中，有俩个PointSIFT实现版本分别是pytorch和tensorflow实现，大家根据需求迁移到自己的项目中，下面我讲以pytorch版本网络设计对代码进行注释，具体的实现细节可以参考上面的链接中

class PointSIFT(nn.Module):def __init__(self, nb_classes):super(PointSIFT, self).__init__()self.num_classes = nb_classes# 第一个 PointSIFT 残差模块，用于提取局部特征，半径为 0.1，输出通道为 64。self.pointsift_res_m3 = PointSIFT_res_module(radius=0.1, output_channel=64, merge='concat')# 第一个 PointNet 下采样模块，采样 1024 个点，半径为 0.1，32 个邻居点，输出特征维度为 128。self.pointnet_sa_m3 = Pointnet_SA_module(npoint=1024, radius=0.1, nsample=32, in_channel=64, mlp=[64, 128], group_all=False)# 第二个 PointSIFT 残差模块，半径为 0.2，输出通道为 128。self.pointsift_res_m4 = PointSIFT_res_module(radius=0.2, output_channel=128, extra_input_channel=128)# 第二个 PointNet 下采样模块，采样 256 个点，半径为 0.2，32 个邻居点，输出特征维度为 256。self.pointnet_sa_m4 = Pointnet_SA_module(npoint=256, radius=0.2, nsample=32, in_channel=128, mlp=[128, 256], group_all=False)# 第三个 PointSIFT 残差模块，第一个子模块，半径为 0.2，输出通道为 256。self.pointsift_res_m5_1 

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