（阅读笔记）PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

PointNet

• 一、动机和贡献
• 二、点云特性
• 三、PointNet网络结构
• • 分类网络
  • 分割网络

一、动机和贡献

1. 动机：大多数研究人员选择将不规则的点云数据转换成规则的3D体素网格或特征投影，导致大量的点云信息缺失。
2. 贡献：设计了一种直接消耗点云的新型神经网络PointNet，考虑点云的无序性、点间关系、排列不变性；训练PointNet网络用来执行三维形状分类、形状部分分割和场景语义分析任务，提供了统一的体系结构。

二、点云特性

1. 无序

   点云数据是一个集合，对数据的顺序是不敏感的。这就意味这处理点云数据的模型需要对数据的不同排列保持不变性。目前文献中使用的方法包括将无序的数据重排序、用数据的所有排列进行数据增强然后使用RNN模型、用对称函数来保证排列不变性。由于第三种方式的简洁性且容易在模型中实现，论文作者选择使用第三种方式，既使用maxpooling这个对称函数来提取点云数据的特征。

2. 点与点之间的空间关系

   一个物体通常由特定空间内的一定数量的点云构成，也就是说这些点云之间存在空间关系。为了能有效利用这种空间关系，论文作者提出了将局部特征和全局特征进行拼接的方式来聚合信息。

3. 不变性

   点云数据所代表的目标对某些空间转换应该具有不变性，如旋转和平移。作者提出了在进行特征提取之前，先对点云数据进行对齐的方式来保证不变性。对齐操作是通过训练一个小型的网络T-Net来得到转换矩阵，并将之和输入点云数据相乘来实现。

三、PointNet网络结构

分类网络

以n个点作为输入，三层通道表示(x,y,z)三维坐标，先后经过输入点云变换、MLP点云处理、点云特征变换、MLP特征处理、全局最大池化、MLP（Dropout层），最终输出k类分数向量。（Batchnorm用于所有带有ReLU的层；MLP实际为卷积层）

具体的网络子模块：

1. 输入点云对齐（变换）：T−Net是一个微型的PointNet网络，接收原始点云数据，生成一个3×3尺寸的仿射变换矩阵，来对点云的旋转、平移等变化进行规范化处理；

   （1）T−Net第一步：获得高维特征

   (n,3)–>conv(1,1,64)–>(n,64)–>conv(1,1,128)–>(n,128)–>conv(1,1,1024)–>(n,1024)–>max-pool(n,1)–>(1,1024)–>fc(512,1024)–>(1,512)->fc(256,512)–>(1,256)

   （2）T−Net第二步：获得点云旋转矩阵

   assert K=3；

   weights=(256,3K)；biases=(1,KK)；

   biases=biases + [1,0,0,0,1,0,0,0,1]；

   transform=(1,256)×(256,KK)+biases=(1,KK)–>reshape(K,K)=(3,3)

   （3）矩阵乘法：(n,3)点云与(3,3)变换矩阵相乘，输出(n,3)特征；

2. MLP点云特征提取

   (n,3)–>conv(1,1,64)–>(n,64)–>conv(1,1,64)–>(n,64)

3. 点云特征对齐：T−Net类似于输入点云变换，生成一个64×64尺寸的仿射变换矩阵；

   （1）T−Net第一步：获得高维特征

   (n,64)–>conv(1,1,64)–>(n,64)–>conv(1,1,128)–>(n,128)–>conv(1,1,1024)–>(n,1024)–>max-pool(n,1)–>(1,1024)–>fc(512,1024)–>(1,512)->fc(256,512)–>(1,256)

   （2）T−Net第二步：获得点云旋转矩阵

   assert K=64；

   weights=(256,3K)；biases=(1,KK)；

   biases=biases + [1,0,0,0,1,0,0,0,1]；

   transform=(1,256)×(256,KK)+biases=(1,KK)–>reshape(K,K)=(64,64)

   （3）矩阵乘法：(n,64)特征与(64,64)变换矩阵相乘，输出(n,64)特征；

4. MLP点云特征提取

   (n,64)–>conv(1,1,64)–>(n,64)–>conv(1,1,128)–>(n,128)–>conv(1,1,1024)–>(n,1024)

5. 全局最大池化

   对于(n,1024)尺寸特征矩阵，每个特征通道执行全局最大池化，n个特征输出一个最大特征，共输出(1,1024)尺寸特征向量；

   (n,1024)–>max-pool(n,1)–>(1,1024)

6. MLP（含Dropout层）

   对于(1,1024)尺寸特征向量，通过三层感知机得到1024–>512–>256–>k，输出k类分类向量；

   (1,1024)–>fc(512,1024)–>(1,512)–>dropout(keep_prob=0.7)–>(1,512)–>fc(256,512)–>(1,256)–>dropout(keep_prob=0.7)–>(1,256)->fc(k,256)–>(1,k)

分割网络

分割网络是分类网络的扩展，它连接全局和局部特征，并输出m类分数向量。

1. 局部特征(n,64)与池化后的全局特征拼接(1,1024)

   对于n个点的每个点特征(1,64)，将全局特征(1,1024)拼接在后面，构成拼接特征(1,1088)，n个点共有(n,1088)；

2. MLP特征处理

   (n,1088)–>conv(1,1,512)–>(n,512)–>conv(1,1,256)–>(n,256)–>conv(1,1,128)–>(n,128)–>conv(1,1,128)–>(n,128)–>conv(1,1,m)–>(n,m)

   由于点云的分割问题可以看做是对于每一个点的分类问题，需要对每一个点的分类进行预测。在通过对全局+局部特征学习后，最后将每一个点分类到50类(m=50)中，并输出n*50的输出。