点云处理: 基于飞桨复现PointNet++

本文介绍PointNet++在PaddlePaddle的复现项目。PointNet++通过分层结构提取点云局部特征，解决点集分布不均问题。复现基于ModelNet40数据集，top-1 Acc达92.0，超原论文。说明环境依赖、快速开始步骤，分析代码结构及复现中PaddlePaddle多维索引支持不足的问题与解决方法。

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pointnet_plus_plus_paddlepaddle

Paper: PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

一、项目简介

PointNet++与PointNet相比网络可以更好的提取局部特征。网络使用空间距离（metric space distances），使用PointNet对点集局部区域进行特征迭代提取，使其能够学到局部尺度越来越大的特征。基于自适应密度的特征提取方法，解决了点集分布不均匀的问题。

论文地址:

PointNet++

论文背景:

论文主要解决的是点云分割与点云分类的问题。该方法对PointNet进行了改进。针对PointNet存在的无法获得局部特征，难以对复杂场景进行分析的缺点。PointNet++，通过两个主要的方法进行了改进：

1. 利用空间距离（metric space distances），使用PointNet对点集局部区域进行特征迭代提取，使其能够学到局部尺度越来越大的特征。
2. 由于点集分布很多时候是不均匀的，如果默认是均匀的，会使得网络性能变差，所以作者提出了一种自适应密度的特征提取方法。通过以上两种方法，能够更高效的学习特征，也更有鲁棒性。

论文方案介绍

在PointNet++中，作者利用所在空间的距离度量将点集划分（partition）为有重叠的局部区域（可以理解为patch）。在此基础上，在小范围中从几何结构中提取局部特征（浅层特征），然后扩大范围，在这些局部特征的基础上提取更高层次的特征，从而提取到整个点集的全局特征。

PointNet++解决了两个关键的问题：第一，将点集划分为不同的区域；第二，利用特征提取器获取不同区域的局部特征。

在本文中，作者使用了PointNet作为特征提取器，使用邻域球来定义分区，每个区域可以通过中心坐标和半径来确定。中心坐标的选取，作者使用了快速采样算法来完成（farthest point sampling (FPS) algorithm）。区域半径的选择使用了Multi-scale grouping (MSG) and Multi-resolution grouping (MRG)来实现。

论文模型介绍

PointNet++是PointNet的延伸，在PointNet的基础上加入了多层次结构（hierarchical structure），使得网络能够在越来越大的区域上提供更高级别的特征。        

网络的每一组set abstraction layers主要包括3个部分：Sampling layer, Grouping layer and PointNet layer。

· Sample layer：主要是对输入点进行采样，在这些点中选出若干个中心点； · Grouping layer：是利用上一步得到的中心点将点集划分成若干个区域； · PointNet layer：是对上述得到的每个区域进行编码，变成特征向量。 每一组提取层的输入是N * (d + C)，其中N是输入点的数量，d是坐标维度，C是特征维度。输出是N'* (d + C')，其中N'是输出点的数量，d是坐标维度不变，C'是新的特征维度。

二、复现精度

三、数据集

使用的数据集为：ModelNet40。

ModelNet包含了来自662类的127915个三维形状，其子集Model10包含了来自10类的4899个三维形状，ModelNet40包含了来自40类的12311个三维形状。ModelNet40是常用的三维点云分割数据集，现在是一个用来评判三维点云分割性能的常规benchmark。

四、环境依赖

• 硬件：GPU、CPU

• 框架：

  • PaddlePaddle >= 2.0.0
  • tqdm

五、快速开始

Data Preparation

Download alignment ModelNet and put it in ./dataset/modelnet40_normal_resampled/

Train

python train_modelnet.py --process_data

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下载

Test

python test_modelnet.py --log_dir path_to_model

六、代码结构与详细说明

6.1 代码结构

|—— README.md|—— provider.py    # 点云数据增强|—— ModelNetDataset.py # 数据集定义及加载|── train_modelnet.py       # 训练网络|── test_modelnet.py     # 测试网络|—— models        # 模型文件定义

6.2 参数说明

可以在 train_modelnet.py 中设置训练与评估相关参数，具体如下：

Reference Implementation:

• TensorFlow (Official)
• PyTorch

七、复现总结与心得

问题

复现主要参考的是PyTorch的pytorch实现，pytorch的大部分api可以在paddlepaddle中找到对应，最困难的地方在于，paddlepaddle没法办法进行二维的索引，对应原实现中的多个部分

def index_points(points, idx):
    """
    Input:
        points: input points data, [B, N, C]
        idx: sample index data, [B, S]
    Return:
        new_points:, indexed points data, [B, S, C]
    """
    device = points.device
    B = points.shape[0]
    view_shape = list(idx.shape)
    view_shape[1:] = [1] * (len(view_shape) - 1)
    repeat_shape = list(idx.shape)
    repeat_shape[0] = 1
    batch_indices = torch.arange(B, dtype=torch.long).to(device).view(view_shape).repeat(repeat_shape)
    new_points = points[batch_indices, idx, :]    return new_points

def farthest_point_sample(xyz, npoint):
    """
    Input:
        xyz: pointcloud data, [B, N, 3]
        npoint: number of samples
    Return:
        centroids: sampled pointcloud index, [B, npoint]
    """
    device = xyz.device
    B, N, C = xyz.shape
    centroids = torch.zeros(B, npoint, dtype=torch.long).to(device)
    distance = torch.ones(B, N).to(device) * 1e10
    farthest = torch.randint(0, N, (B,), dtype=torch.long).to(device)
    batch_indices = torch.arange(B, dtype=torch.long).to(device)    for i in range(npoint):
        centroids[:, i] = farthest
        centroid = xyz[batch_indices, farthest, :].view(B, 1, 3)
        dist = torch.sum((xyz - centroid) ** 2, -1)
        mask = dist < distance
        distance[mask] = dist[mask]
        farthest = torch.max(distance, -1)[1]    return centroids

def query_ball_point(radius, nsample, xyz, new_xyz):
    """
    Input:
        radius: local region radius
        nsample: max sample number in local region
        xyz: all points, [B, N, 3]
        new_xyz: query points, [B, S, 3]
    Return:
        group_idx: grouped points index, [B, S, nsample]
    """
    device = xyz.device
    B, N, C = xyz.shape
    _, S, _ = new_xyz.shape
    group_idx = torch.arange(N, dtype=torch.long).to(device).view(1, 1, N).repeat([B, S, 1])
    sqrdists = square_distance(new_xyz, xyz)
    group_idx[sqrdists > radius ** 2] = N
    group_idx = group_idx.sort(dim=-1)[0][:, :, :nsample]
    group_first = group_idx[:, :, 0].view(B, S, 1).repeat([1, 1, nsample])
    mask = group_idx == N
    group_idx[mask] = group_first[mask]    return group_idx

def sample_and_group(npoint, radius, nsample, xyz, points, returnfps=False):
    """
    Input:
        npoint:
        radius:
        nsample:
        xyz: input points position data, [B, N, 3]
        points: input points data, [B, N, D]
    Return:
        new_xyz: sampled points position data, [B, npoint, nsample, 3]
        new_points: sampled points data, [B, npoint, nsample, 3+D]
    """
    B, N, C = xyz.shape
    S = npoint
    fps_idx = farthest_point_sample(xyz, npoint) # [B, npoint, C]
    new_xyz = index_points(xyz, fps_idx)
    idx = query_ball_point(radius, nsample, xyz, new_xyz)
    grouped_xyz = index_points(xyz, idx) # [B, npoint, nsample, C]
    grouped_xyz_norm = grouped_xyz - new_xyz.view(B, S, 1, C)    if points is not None:
        grouped_points = index_points(points, idx)
        new_points = torch.cat([grouped_xyz_norm, grouped_points], dim=-1) # [B, npoint, nsample, C+D]
    else:
        new_points = grouped_xyz_norm    if returnfps:        return new_xyz, new_points, grouped_xyz, fps_idx    else:        return new_xyz, new_points

这里所有的二维索引都没有办法使用，包括经常使用的mask方法

这里进行了一些妥协，将需要二维索引的地方进行拉直，从而可以将二维索引变为n个一维索引，但是这里肯定对速度有所损失，暂时没有想到好的办法

farthest = torch.randint(0, N, (B,), dtype=torch.long).to(device)
batch_indices = torch.arange(B, dtype=torch.long).to(device)for i in range(npoint):
    centroids[:, i] = farthest
    centroid = xyz[batch_indices, farthest, :].view(B, 1, 3)

farthest = paddle.randint(0, N, (B, ), dtype="int64")for i in range(npoint):
    centroids[:, i] = farthest    # centroid = xyz[batch_indices, farthest, :].reshape((B, 1, 3))
    centroid = paddle.zeros((B, 1, 3), dtype="float32")    for j in range(3):
        centroid[:,:,j] = xyz[:,:,j].index_sample(farthest.reshape((-1, 1))).reshape((B, 1))

对于mask的地方，可以直接使用数值运算的方法达到mask的目的

mask = dist < distance
distance[mask] = dist[mask]
farthest = torch.max(distance, -1)[1]

mask = dist < distance
mask = mask.astype("int64")
mask_index = paddle.nonzero(mask)if mask_index.size > 0:
    distance = distance * (1 - mask.astype("float32")) + dist * mask.astype("float32")

总结

目前的paddlepaddle可以支持大多数pytorch的API，但是其对于多维索引的支持不足，非常影响使用体验，而多维索引又是一个在日常的研究以及工程中，非常常规的功能，这里需要改进。

!python3 -m pip install tqdm

%cd /home/aistudio/data/data50045/
!unzip modelnet40_normal_resampled.zip

%cd /home/aistudio/
!unzip pointnet_plus_plus_paddlepaddle-main.zip%cd pointnet_plus_plus_paddlepaddle-main/

%mkdir /home/aistudio/pointnet_plus_plus_paddlepaddle-main/dataset
%cp -r /home/aistudio/data/data50045/modelnet40_normal_resampled /home/aistudio/pointnet_plus_plus_paddlepaddle-main/dataset

%cd /home/aistudio/pointnet_plus_plus_paddlepaddle-main/
!python3 train_modelnet.py --process_data

%cd /home/aistudio/pointnet_plus_plus_paddlepaddle-main/
!python3 test_modelnet.py --log_dir path_to_log