面向3D點(diǎn)云的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化研究

面向3D點(diǎn)云的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化研究面向3D點(diǎn)云的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池化研究

摘要：3D點(diǎn)云是近年來(lái)發(fā)展迅速的一種三維數(shù)據(jù)表示形式。本文基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行了研究，并提出了一種新的池化方法。首先，將點(diǎn)云處理成多個(gè)球形區(qū)域，在每個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征提??；然后，通過(guò)加權(quán)平均的方式對(duì)各個(gè)區(qū)域的特征進(jìn)行池化，權(quán)值根據(jù)區(qū)域內(nèi)點(diǎn)云密度分布來(lái)計(jì)算。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)池化方法相比，所提出的方法能夠更充分地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提高分類和分割的準(zhǔn)確率，同時(shí)也具有良好的魯棒性和可擴(kuò)展性。

關(guān)鍵詞：3D點(diǎn)云；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；池化；特征提??；密度加權(quán)

1.引言

隨著三維掃描技術(shù)、激光雷達(dá)技術(shù)等的廣泛應(yīng)用，3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的獲取和處理已成為一個(gè)重要的問(wèn)題。3D點(diǎn)云是一種離散的點(diǎn)集，在空間中描述物體表面的幾何形狀和顏色信息。為了對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、分割、配準(zhǔn)等操作，需要進(jìn)行特征提取和處理。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)方法。由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)具有不規(guī)則、稀疏等特點(diǎn)，因此如何將CNN應(yīng)用于點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理中成為了一個(gè)新領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。

2.相關(guān)工作

針對(duì)點(diǎn)云的特點(diǎn)，近年來(lái)涌現(xiàn)出了一系列基于CNN的點(diǎn)云處理算法。PointNet是其中一種較為經(jīng)典的算法，通過(guò)對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行特征變換和池化操作，從而得到全局的點(diǎn)云特征表示，進(jìn)而進(jìn)行分類、分割等操作。PointNet++對(duì)PointNet進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種層次式的特征提取方法，通過(guò)對(duì)點(diǎn)云不同分辨率的區(qū)域進(jìn)行卷積和池化操作，得到局部和全局的特征表示。SpiderCNN、DGCNN、PointCNN等算法也在不同方面對(duì)CNN在點(diǎn)云處理中的應(yīng)用進(jìn)行了探索。

3.方法介紹

本文基于PointNet++的架構(gòu)，對(duì)池化操作進(jìn)行了改進(jìn)。如圖1所示，將點(diǎn)云分為多個(gè)球形區(qū)域，在每個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征提取和卷積操作，得到各個(gè)區(qū)域的特征表示。在池化操作中，我們提出了一種密度加權(quán)的方法，即對(duì)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云進(jìn)行密度估計(jì)，通過(guò)密度估計(jì)值對(duì)不同區(qū)域的特征值進(jìn)行加權(quán)平均，得到全局的池化特征表示。

4.實(shí)驗(yàn)評(píng)估

本文在3D模型分類和語(yǔ)義分割任務(wù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估。在ModelNet40數(shù)據(jù)集上進(jìn)行分類任務(wù)，使用公開(kāi)代碼PointNet++和本文所提出的方法，對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示?？梢钥吹?，使用了本文提出的池化方法，分類準(zhǔn)確率有所提高。在語(yǔ)義分割任務(wù)上，使用了公開(kāi)數(shù)據(jù)集S3DIS，將點(diǎn)云分為不同房間進(jìn)行分割。如表2所示，本文提出的方法在絕大部分指標(biāo)上都表現(xiàn)出了更好的結(jié)果。

5.結(jié)論與展望

本文針對(duì)3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了一種新的池化方法，并與傳統(tǒng)池化方法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠更充分地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提高了分類和分割的準(zhǔn)確率。未來(lái)，我們將繼續(xù)探索更多的點(diǎn)云處理方法，提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用效果。

圖1點(diǎn)云分割與特征提取過(guò)程示意圖

表1ModelNet40數(shù)據(jù)集上分類任務(wù)結(jié)果比較

表2S3DIS數(shù)據(jù)集上語(yǔ)義分割任務(wù)結(jié)果比6.引言

在近年來(lái)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)中，對(duì)三維模型的處理往往需要將模型轉(zhuǎn)化為點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行識(shí)別、分類、分割等任務(wù)。然而，點(diǎn)云數(shù)據(jù)在一些方面與傳統(tǒng)的圖像數(shù)據(jù)存在明顯的差距，如稀疏性、不規(guī)則性、大小不一等。這些特點(diǎn)導(dǎo)致點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理的復(fù)雜度較高，需要一些特殊的方法進(jìn)行處理。

其中，池化操作是點(diǎn)云處理中的一個(gè)基礎(chǔ)模塊，它可以將點(diǎn)云數(shù)據(jù)從局部特征提取到全局特征。然而傳統(tǒng)的池化方法往往只考慮點(diǎn)云數(shù)據(jù)的位置信息，并沒(méi)有充分考慮點(diǎn)云的特殊性質(zhì)，導(dǎo)致池化操作的信息丟失較大。因此，如何更好地進(jìn)行點(diǎn)云的池化操作是點(diǎn)云處理中一個(gè)重要的問(wèn)題。

本文提出了一種對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行池化的方法，并在分類和分割任務(wù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠更充分地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提高了分類和分割的準(zhǔn)確率。

7.方法

在本文所提出的方法中，首先將點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)區(qū)域，然后在每個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征提取和卷積操作，得到各個(gè)區(qū)域的特征表示。接著，對(duì)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云進(jìn)行密度估計(jì)，通過(guò)密度估計(jì)值對(duì)不同區(qū)域的特征值進(jìn)行加權(quán)平均，得到全局的池化特征表示。具體操作如下所示：

1.劃分區(qū)域：將點(diǎn)云數(shù)據(jù)均勻地劃分為若干個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域內(nèi)包含固定數(shù)量的點(diǎn)云。

2.特征提取和卷積：在每個(gè)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行特征提取和卷積操作，得到該區(qū)域的特征表示?？梢允褂肞ointNet++等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行特征提取。

3.密度加權(quán)池化：對(duì)每個(gè)區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云進(jìn)行密度估計(jì)，使用高斯核函數(shù)計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的密度值。然后，對(duì)該區(qū)域內(nèi)的特征值進(jìn)行加權(quán)平均，得到該區(qū)域的池化特征。具體地，可以使用如下公式計(jì)算：

$$f_{pool}=\frac{\sum_{i=1}^{N}f_{i}\cdotw_{i}}{\sum_{i=1}^{N}w_{i}}$$

其中$f_{i}$表示第$i$個(gè)點(diǎn)云的特征值，$w_{i}$表示該點(diǎn)的密度估計(jì)值，$N$表示區(qū)域內(nèi)的點(diǎn)云數(shù)量。

4.全局池化：對(duì)所有區(qū)域的池化特征進(jìn)行合并，得到全局的池化特征。

8.實(shí)驗(yàn)評(píng)估

本文在ModelNet40和S3DIS數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估，評(píng)價(jià)分類和分割任務(wù)的性能。

在ModelNet40數(shù)據(jù)集上，使用PointNet++和本文所提出的方法進(jìn)行分類任務(wù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示，可以看到，使用了本文提出的池化方法，分類準(zhǔn)確率有所提高。

在S3DIS數(shù)據(jù)集上，將點(diǎn)云分為不同房間進(jìn)行分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示，本文提出的方法在絕大部分指標(biāo)上都表現(xiàn)出了更好的結(jié)果。

9.結(jié)論與展望

本文提出了一種新的點(diǎn)云池化方法，并在分類和分割任務(wù)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法能夠更充分地利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提高了分類和分割的準(zhǔn)確率。未來(lái)，我們將繼續(xù)探索更多的點(diǎn)云處理方法，提高點(diǎn)云數(shù)據(jù)在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用效果除了上述提到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，本文還要強(qiáng)調(diào)所提出的點(diǎn)云池化方法的可擴(kuò)展性。由于不同點(diǎn)云應(yīng)用場(chǎng)景下的特征需求不同，因此點(diǎn)云池化方法的設(shè)計(jì)必須考慮到不同場(chǎng)景的可擴(kuò)展性。本文所提出的方法可以通過(guò)調(diào)整權(quán)重函數(shù)和密度估計(jì)方法來(lái)適應(yīng)不同的需求。例如，如果對(duì)于物體識(shí)別任務(wù)，我們可以使用距離的倒數(shù)作為權(quán)重函數(shù)，因?yàn)榫嚯x較近的點(diǎn)對(duì)物體識(shí)別更為重要。而對(duì)于場(chǎng)景分割任務(wù)，我們可以使用基于球體的區(qū)域分割算法進(jìn)行密度估計(jì)，因?yàn)榍蝮w的形狀更符合場(chǎng)景中的物體。

未來(lái)，我們還可以進(jìn)一步探索點(diǎn)云的多尺度特征表示。由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的不規(guī)則性，同一物體的形狀會(huì)在不同尺度下呈現(xiàn)不同的特征。因此，在點(diǎn)云處理中，多尺度方法非常重要。我們可以考慮將多個(gè)尺度的點(diǎn)云特征進(jìn)行分別池化，然后進(jìn)行合并，以獲取更全面的特征表示。

總之，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景非常廣闊，但是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理和表示卻是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。本文提出的點(diǎn)云池化方法在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用有著不可替代的重要性，同時(shí)也為未來(lái)的點(diǎn)云處理研究提供了新的思路在點(diǎn)云處理領(lǐng)域，還有一些挑戰(zhàn)和需要研究的問(wèn)題。首先，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的噪音和不完整性是一個(gè)普遍存在的問(wèn)題。由于傳感器本身的限制或環(huán)境的干擾，采集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù)往往會(huì)存在噪音或缺失數(shù)據(jù)。如何準(zhǔn)確地對(duì)噪音進(jìn)行處理，或在缺失數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)，是點(diǎn)云處理的關(guān)鍵問(wèn)題。

其次，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的形式化描述和表示也是一個(gè)需要研究的問(wèn)題。傳統(tǒng)的體素網(wǎng)格化方法已經(jīng)被證明可以有效處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)，但其限制在于只能利用離散化的點(diǎn)和體素來(lái)表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)。如果能夠提出更加高效和精確的點(diǎn)云表示方法，將會(huì)對(duì)點(diǎn)云處理和應(yīng)用帶來(lái)更多的便利。

最后，基于點(diǎn)云的深度學(xué)習(xí)研究也還存在許多需要解決的問(wèn)題。目前的點(diǎn)云深度學(xué)習(xí)方法主要基于三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的不規(guī)則性，其性能還需要進(jìn)一步提升。同時(shí)，在許多應(yīng)用場(chǎng)景下，對(duì)于點(diǎn)云的特征表示有著不同的要求，如如何處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)的法線、顏色等屬性。因此，研究更為有效的點(diǎn)云特征表示方式也是未來(lái)研究的重要方向。

總之，點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用是一個(gè)具有廣泛前景的領(lǐng)域。隨著越來(lái)越多的采集設(shè)備和應(yīng)用需求的出現(xiàn)，點(diǎn)云處理和