pointnetplusLayers

(非推奨) PointNet++ セグメンテーション ネットワークを作成する

R2021b 以降

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pointnetplusLayers は推奨されません。代わりに関数 pointnetplusNetwork (R2024a 以降) を使用してください。詳細については、バージョン履歴を参照してください。

構文

lgraph = pointnetplusLayers(numPoints,pointsDim,numClasses)
lgraph = pointnetplusLayers(___,Name=Value)

説明

PointNet++ は、アンオーガナイズド LiDAR 点群の点単位のラベルを予測するニューラル ネットワークです。このネットワークでは、入力点を一連のクラスターに分割してから、多層パーセプトロン (MLP) ネットワークを使用して特徴を抽出します。このネットワークをセマンティック セグメンテーションに使用するには、trainNetwork (Deep Learning Toolbox) 関数を使用して学習させます。

lgraph = pointnetplusLayers(numPoints,pointsDim,numClasses) は、PointNet++ セグメンテーション ネットワークを作成し、それを lgraph (layerGraph (Deep Learning Toolbox) オブジェクト) として返します。

例

lgraph = pointnetplusLayers(___,Name=Value) は、前述の構文の入力引数に加え、1 つ以上の名前と値の引数を使用してオプションを指定します。たとえば、pointnetplusLayers(numPoints,pointsDim,numClasses,ClusterSize=32) は、各クラスターに 32 個の点が含まれる PointNet++ ネットワークを作成します。

例

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この例では次を使用します。

ライブ スクリプトを開く

カスタムの PointNet++ ネットワークの入力パラメーターを定義します。

numPoints = 10000;
pointsDim = 3;
numClasses = 8;

カスタムの PointNet++ ネットワークを作成します。

lgraph = pointnetplusLayers(numPoints,pointsDim,numClasses, ...
    NormalizationLayer="instance", ...
    NumSetAbstractionModules=3, ...
    NumClusters=2048, ...
    ClusterRadius=0.1, ...
    ClusterSize=32, ...
    PointNetLayerSize=32);

analyzeNetwork (Deep Learning Toolbox)関数を使用してネットワークを解析します。

analyzeNetwork(lgraph)

入力引数

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入力点群に含まれる点の数。正の整数として指定します。

入力点群データ行列の次元。3 以上の正の整数として指定します。行列には、xyz 座標と、範囲、マスク、強度などの追加データが含まれている必要があります。

ネットワークの分類用に構成する必要のあるクラス数。1 より大きい正の整数として指定します。

名前と値の引数

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オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

例: lgraph = pointnetplusLayers(numPoints,pointsDim,numClasses,NumSetAbstractionModules=3);

ネットワークで使用する正規化のタイプ。"batch" または "instance" として指定します。

データ型: string | char

符号化器サブネットワーク用の集合抽象化モジュールの数。正の整数として指定します。復号化器サブネットワークには、同じ数の特徴伝播モジュールが含まれている必要があります。

入力点をグループ分けするクラスターの数。正の整数として指定します。NumClusters の値は、範囲 [ 4N, numPoints] の 2 のべき乗でなければなりません。ここで N は集合抽象化モジュールの数です。

この値は、最初の集合抽象化モジュールのクラスター数を指定します。それ以降の集合抽象化モジュールでは、関数によってクラスター数が K/4 として自動的に計算されます。ここで K は前の集合抽象化モジュールのクラスター数です。

入力点のクラスター半径。範囲 (0, 1] の正のスカラーとして指定します。

この値は、最初の集合抽象化モジュールのクラスター半径を指定します。それ以降の集合抽象化モジュールでは、関数によってクラスター半径が前の集合抽象化モジュールの値の 2 倍として自動的に計算されます。

各クラスターに含まれる点の数。正の整数として指定します。各集合抽象化モジュールの特定のクラスター半径に関して、この値は K/4(N — 2) 未満の 2 のべき乗でなければなりません。K はネットワーク内のクラスターの数、N は集合抽象化モジュールの数です。

この値はすべての集合抽象化モジュールで一定です。

集合抽象化モジュールの MLP ネットワーク内の最初の層のサイズ。正の整数として指定します。各集合抽象化モジュールには、1 行 1 列の畳み込みを使用して実装された共有 MLP ネットワークをもつミニ PointNet が含まれています。共有 MLP ネットワークの 1、2、3 番目の層のサイズは S、S、2*S であり、これはそれぞれ 1、2、3 番目の畳み込み層のフィルター数に対応します。

この値は、最初の集合抽象化モジュールの MLP ネットワーク内の最初の層のサイズを指定します。それ以降の各集合抽象化モジュールでは、S の値は、前の集合抽象化モジュールの S の値の 2 倍です。

出力引数

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出力 PointNet++ ネットワーク。layerGraph (Deep Learning Toolbox) オブジェクトとして返されます。

詳細

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バージョン履歴

R2021b で導入

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参考

アプリ

関数

トピック