pointnet（pointnet++代码）

科技前沿 • 2025-04-19 20:24 • 阅读 39

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以下是 PointNet++ 加注意力机制改进的代码示例：

import tensorflow as tf def get_attention_weight(x, y, dim): &quot;&quot;&quot; 获取注意力权重 :param x: 输入特征向量 :param y: 相关特征向量 :param dim: 特征向量维度 :return: 注意力权重 &quot;&quot;&quot; w = tf.Variable(tf.random_normal([dim, 1], stddev=0.1), name=&#39;attention_w&#39;) b = tf.Variable(tf.zeros([1]), name=&#39;attention_b&#39;) z = tf.matmul(tf.concat([x, y], axis=1), w) + b a = tf.nn.softmax(z) return a def get_attention_feature(x, y, dim): &quot;&quot;&quot; 获取注意力特征向量 :param x: 输入特征向量 :param y: 相关特征向量 :param dim: 特征向量维度 :return: 注意力特征向量 &quot;&quot;&quot; a = get_attention_weight(x, y, dim) f = tf.concat([x, y], axis=1) * a return f def <em>point</em>net_plus_plus_attention(x, k, mlp, is_training): &quot;&quot;&quot; <em>Point</em>Net<em>++</em> 加注意力机制改进 :param x: 输入点云数据，shape为(batch_size, num_<em>point</em>s, num_dims) :param k: k-NN 算法中的 k 值 :param mlp: 全连接网络结构 :param is_training: 是否为训练 :return: 输出结果，shape为(batch_size, num_<em>point</em>s, mlp[-1]) &quot;&quot;&quot; num_<em>point</em>s = x.get_shape()[1].value num_dims = x.get_shape()[-1].value with tf.variable_scope(&#39;<em>point</em>net_plus_plus_attention&#39;, reuse=tf.AUTO_REUSE): # 首先进行 k-NN 建模，找到每个点的 k 个最近邻点 # 根据每个点与其 k 个最近邻点的距离，计算点之间的权重 dists, idxs = knn(k, x) # 将点特征和最近邻点特征进行拼接 grouped_<em>point</em>s = group(x, idxs) grouped_<em>point</em>s = tf.concat([x, grouped_<em>point</em>s], axis=-1) # 对拼接后的特征进行全连接网络处理 for i, num_output_channels in enumerate(mlp): grouped_<em>point</em>s = tf_util.conv1d(grouped_<em>point</em>s, num_output_channels, 1, &#39;mlp_%d&#39; % i, is_training=is_training) # 对每个点和其最近邻点进行注意力权重计算 attention_<em>point</em>s = [] for i in range(num_<em>point</em>s): center_<em>point</em> = tf.expand_dims(tf.expand_dims(x[:, i, :], axis=1), axis=1) neighbor_<em>point</em>s = tf.gather_nd(grouped_<em>point</em>s, idxs[:, i, :], batch_dims=1) attention_feature = get_attention_feature(center_<em>point</em>, neighbor_<em>point</em>s, num_dims * 2) attention_<em>point</em>s.append(tf.reduce_sum(attention_feature, axis=1, keep_dims=True)) # 将注意力特征向量拼接起来，作为输出结果 output = tf.concat(attention_<em>point</em>s, axis=1) return output

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在这个代码中，我们使用了 get_attention_weight 函数来获取注意力权重，并使用 get_attention_feature 函数来获取注意力特征向量。在 PointNet++ 加注意力机制改进中，我们对每个点和其 k 个最近邻点计算了注意力权重，然后用注意力权重加权求和得到了注意力特征向量，最后将所有注意力特征向量拼接起来作为输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上，PointNet++ 加注意力机制改进的实现要比这个复杂得多。如果您需要更复杂的实现，建议参考相关论文或其他开源实现。

pointnet（pointnet++代码）

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