【论文阅读】PointNet++论文解读以及代码分析（超全）_pointnet++例子

PointNet系列

第一章 【论文阅读】PointNet论文解读
第二章 【论文阅读】PointNet++论文解读以及代码分析（超全）

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前言

上一篇文章主要介绍了点云处理的经典之作PointNet的整体思想和框架，本篇文章将介绍其团队基于PointNet改进的PointNet++。文章核心的一点就是提出了多层次特征提取结构。具体而言就是在输入点集中利用farthest point sampling选择一些点作为中心点，然后围绕每个中心点选择周围的点组成一个区域，将每个区域作为PointNet的一个输入样本，这样就得到了一组该区域的特征。之后中心点不变，扩大区域，把上一步得到的那些特征作为输入再送入PointNet，循环反复，不断提取局部特征，扩大局部范围，最后得到一组全局的特征，然后进行分类或者分割。文章还提出了多尺度方法解决样本中点云密度不均匀的问题，增加模型的鲁棒性。
PointNet++代码

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1. PointNet的不足与PointNet++的解决方法

1.1 PointNet存在的问题

PointNet存在的一个缺点就是无法获取局部特征。在PointNet中，要不就是对单个点进行$1\times 1$卷积操作，要不就是对所有点进行最大池化获得全局特征，虽然每个点都映射到了高维空间中，但还是丢失了很多局部信息，如下图：

从很多实验结果可以看出，PointNet对于场景的分割效果十分一般，所以提取局部区域特征就成了改进的一个方向。为了解决这一问题，PointNet++提出了首先选取一些比较重要的点作为每个局部区域的中心点，然后再中心点的周围选取k个近邻点，再将k个近邻点作为一个局部点云丢入PointNet中提取特征。

1.2 PointNet++采用的解决方法

为了解决PointNet网络无法提取局部特征的问题，在PointNet++中，作者借鉴了CNN的多层感受野的思想。首先，在整个点云的局部采样并划分为具有重叠的局部区域，在局部区域中通过PointNet提取局部特征，然后扩大范围，在这些局部特征的基础行提取更高层次的特征，直到提取整个点云集的全局特征，整个过程和CNN网络提取特征的过程类似。

2. PointNet++网络结构详解

2.1 改进特征提取方法

PointNet++在PointNet的基础上加入了多层次结构，使得网络能够在越来越大的区域上提供更高级别的特征，每一次提取就称为set abstraction，主要包括3个部分：Sampling layer, Grouping layer and PointNet layer。

• Sample layer：使用最远点采样法（FPS)对输入点进行采样，选出若干个中心点。FPS算法是随机选取一个点，然后选择离这个点最远的点加入到结果集中，迭代这个过程，直到结果集中点的数量达到某个给定值。
• Grouping layer ：在上一层提取出的中心点的某个范围内寻找最近的k近邻点组成一个group。
• PointNet layer：将k个区域通过小型PointNet网络得到的特征作为k个中心点的特征。
  
  上图展示了set abstraction的过程。每一组set abstraction得到的中心点的特征向量集，会作为下一组set abstration的子集，随着层数加深，中心点的个数会越来越少，但是每一个中心点包含的信息会越来越多。在msg中，第一层set abstraction取中心点512个，半径分别为0.1、0.2、0.4，每个圈内的最大点数为16，32，128。
  每一组SA的输入是$N\times (d\times C)$，其中$N$是输入点数量，$d$是坐标维度，$C$是特征维度；输出是$N^{{}^{\prime }}\times (d\times C^{{}^{\prime }})$，其中$N^{{}^{\prime }}$是输出点数量，$d$是坐标维度不变，$C^{{}^{\prime }}$是新的特征维度。下面介绍每一层的具体实现过程。
  1. Sample layer 使用farhest point sampling选择$N^{{}^{\prime }}$个点，相较于随机采样，该方法能够更好的覆盖整个点集，具体选择多少个中心点由人来指定。
  2. Grouping layer 该层使用Ball query方法生成$N^{{}^{\prime }}$个局部区域，论文中这里有两个变量，一个是每个区域中点的数量K，另一个是球的半径。算法会在某个半径的球中找点，数量上限是K，球的半径和每个区域中点的数量都是人指定的。这一步也可以使用KNN方法，对结果影响不大。
  
  3. PointNet layer 该层是对$N^{{}^{\prime }}$个局部区域提取到$N^{{}^{\prime }}$个局部特征，输入为$N^{{}^{\prime }}\times K\times (d\times C)$，输出是$N^{{}^{\prime }}\times (d\times C^{{}^{\prime }})$。需要注意，在输入到网络之前，会把区域中的点变成围绕中心点的相对坐标，作者认为这样可以获取点与点之间的关系（更类似于Batch Norm)。
  
  SA网络解释：输入为$2\times 16384\times 3$，表示BatchSize为2，16384个点，维度为3。
• SA1：输入为xyz，输出new_xyz, feature
  • 对输入的xyz做permutation，然后使用farthest point sampling(FPS)寻找4096个中心点，这4096个 点就是new_xyz，作为下一层的输入。
  • 对于new_xyz中的每个点，在给定的距离内寻找点(BallQuery)，得到grouped_xyz，给定的距离不同，寻找到的点的数量不同，从而分成两条支路。
  • 按照grouped_xyz的id对feature进行选取，在SA1中feature就是xyz，所以没有变化。
  • 使用MLP对feature提取特征并做maxpooling得到高级特征。
  • 对在BallQuery中不同距离下得到的高级特征进行concatenate操作，得到SA1的feature输出。
• SA2：输入SA1.new_xyz，SA1.feature，输出new_xyz，feature
  • SA2的MLP的输入是由SA1.new_xyz和SA1.feature进行concatenate得到的。
  • 所以不同于SA1的第四步，按照grouped_xyz的id选取的时concatenate后的feature，而不是xyz。

2.2 对于非均匀点云的处理方法

通过使用多层次结构提取局部特征，在点云的分类和分割效果有了一定的提升，但是其在点云缺失的鲁棒性上变得更差了。其原因在于激光收集点云数据的时候总是在近的地方密集，在远的地方稀疏。因此一旦缺失部分点云数据，网络的性能就会受到极大影响，见下图。

在论文中，作者给出了对比实验，可以看出当点云缺失个数达到20%时，PointNet++的性能还不如PointNet。因此，通过固定范围选取的固定个数的近邻点是不合适的，pointnet++提出了两个解决方案，多尺度分组(MSG)和多分辨率分组(MRG)。

1. Multi-scale grouping (MSG)
MSG方法如上图左，就是在每一个分组层都通过多个尺度（设置多个半径值）来确定每一个中心点的领域范围，每一个范围都经过PointNet提取特征，再将得到的多个范围的特征concatenate起来，得到一个多尺度的新特征。
2. Multi-resolution grouping (MRG)
在MSG方法中，每一个中心点都需要多个patch的选取和卷积，计算量大，所以提出了MRG方法。如上图右所示，新特征由两部分concatenate得到，左边特征向量是通过较低层即$L_{i-1}$层经过PointNet提取得到，右边特征向量是对当前层中心点对应的patch进行PointNet得到。当点云密度不均时，可以通过判断当前patch的点云密度给予左右两个特征向量不同的权重。例如，当patch中密度过小，左边特征向量中包含的点更稀疏，容易受到抽样不足的影响，因此提高右边特征向量的权重。

作者在论文中给出了分类实验结果对比图（见上图），可以看出多尺度(MSG, MRG)和单一尺度(SSG)相比分类准确率没有什么提升，但当点云很稀疏的时候，使用MSG可以保持很好的robustness。random input dropout(DP)对于robustness也很大。

2.3 分类网络

分类网络比较简单，对于经过两次SA后得到的特征图经过一个PointNet提取全局特征然后通过全连接网络得到分类结果，见下图。

2.4 分割网络

分割网络较为复杂，需要获得所有原始点的点特征，作者采用基于距离插值的分层传播策略和跨层跳跃链接来实现。在某一层的特征传播过程中，从$N_l\times (d+C)$向$N_{l-1}$个点传播特性，这里$N_{l-1}$和$N_l$是点集抽象层$l$的输入和输出的点集数量，并且$N_l\le N_{l-1}$。
这里大概可以这么理解，输入xyz和feature经过一个SA后得到了输出new_xyz和new_feature。在上采样过程(FP)中，要将得到的new_xyz和new_feature再反过来加在输入上，也就是下图所示的$N_1\times (d+C_1)\to SA\to N_2\times (d+C_2)\to interpolate\to N_1\times (d+C_2+C_1)\to unitpointnet\to N_1\times (d+C_3)$。

文章中通过k近邻法(KNN，默认p=2,k=3)来反向加权求平均实现特征传播，具体公式如下：

简单来说就是距离越远的点权重越小，下面给出Upsampling操作的计算过程，由几个FP子网络构成。

• FP1：输入SA2.new_xzy, SA2.feature, SA1.new_xzy, SA1.feature，输出feature。
  • 对于SA1.new_xzy中每个点，寻找SA2.new_xzy中最近的3个点；
  • 对于这3个点，记录id，计算距离，然后通过距离的倒数计算3个点各自的权重；
  • 对这3个点的特征进行加权平均求取SA1.new_xyz中对应点的feaure;
  • 得到的feature与SA1.feature进行concatenate操作;
  • 通过MLP和MaxPooling得到FP1的输出feature，SA1.new_xyz中每个点都对应了一个新的feature。
• FP2

这样就得到了每个原始点的点特征，最后通过计算得到每个原始点对应的分类。

3. PointNet++代码分析

3.1 分类网络

首先来看分类网络的整体网络结构，以pointnet2_cls_msg为例。

分类网络比较简单，首先是3个SA，前两个SA规定中心点分别为512和128，最后一个SA提取全局特征，得到结果为$(B\times 1024)$，其中B为batch size，然后使用4层全连接网络$(1024\to 512\to 256\to nu{m}_{c}lass)$得到分类结果，这里要注意中间隐层采用了dropout增加robustness，最后通过log_softmax()计算出每个样本的预测值。

3.2 分割网络

分割网络的整体网络也是非常规整，以pointnet2_sem_seg_msg为例。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210119221917952.png
分割网络首先通过4个SA提取局部特征，最后输出为$B\times 1024\times 16$，1024为特征通道数，16为中心点数；然后通过4个FP进行上采样，最后输出为$B\times 128\times N$，128是特征通道数，N是样本点云数量；最后通过简单的mlp和log_softmax获取样本中每个点的类别，实现分割。

3.3 FP层代码

PointNetFeaturePropagation函数是FP层的具体实现，可以看到代码中使用了k近邻法(KNN，默认p=2,k=3)来反向加权求平均实现上采样特征传播。

3.4 SA层代码

下图展示了使用了MSG方法的SA层代码。

3.5 采样和分组代码

4. 总结

本文详细阐述了PointNet++的设计思路、网络结构以及对部分代码进行了解析。PointNet系列是近些年来所有点云分割网络的baseline，希望本篇文章能够对你理解PointNet++有所帮助。欢迎各位小伙伴一起交流学习！

Reference

PointNet++ 论文及代码解读
【3D计算机视觉】从PointNet到PointNet++理论及pytorch代码
论文笔记：PointNet++论文代码讨论
3D点云数据分析：pointNet++论文分析及阅读笔记
【代码阅读】PointNet++具体实现详解