一、深度学习概述
深度学习过程就是优化一个函数?
1.1 神经网络结构
1.2 loss函数
线性损失函数
交叉熵用作分类
1.3 激活函数
二、卷积神经网络?
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2.1 一维卷积?
2.1.1 卷积的好处?
- 卷积是稀疏的，更少的参数
- 卷积的权重可以共享
- 感知域一样，输出一样，两只狗的照片全连接很难输出一样
2.1.2 padding
为了卷积边缘，加0
2.1.3 Stride?
使计算步骤更少，感知域更大?
2.2 二维卷积?
2.2.1 二维Padding
2.2.2?卷积核
不同卷积核用于提取不同的特征
多个卷积核，多个卷积层叠加?
?2.2.3 Pooling 池化
一个简化版的卷积，取区域内的最大值
三、深度学习在点云的应用
?3.1 三维卷积
1.三维网格 2.三维卷积 3.展开
缺点：分辨率降低，计算量过大。
3.2 投影到二维卷积
每个方向都投影，计算量大。
3.3 MLP
把点的坐标累成一个向量，再用MLP(全连接)处理向量
直接把每个点的坐标传入神经元，但顺序变化导致了结果不同。
3.4?PointNet
考虑到点云的旋转不变性，需要函数满足以下特征?
Core Idea之前是独立的，经过max pool把所有点联系到一块，每一列取最大值，不受点云旋转的影响。
Shared MPL + Max Pool = PointNet
?PointNet能拟合任何函数的表达
被选中的点叫做Critical Points Set
缺点：缺少逐层的信息提取，直接将所有点云转成一列，所以提出PointNet++
3.5 PointNet++
3.5.1 原理
实现了多层的特征提取
?对点云逐层运用RNN最邻近收缩进行均匀降采样，加上上一层的特征传入PointNet
为不受坐标的影响，需要有Normalize步骤减去中心位置，以不受绝对距离的影响。一个人在1m和在20m都是一个人。
?3.5.2 Pointnet++改进
1、Multi-scale grouping：不同的搜索半径结合成一个向量
2、Multi-resolution grouping：多层特征点一起组成一个特征向量
?3.5.3 点云语义分割
?点由很少的点再次恢复多的点
?PointNet++主要模拟CNN做了多层的特征提取
点云需要Normalization的预处理步骤标准化到sample的中心
在训练时需要对点云做旋转来
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