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由于增强现实/虚拟现实的发展及其在计算机视觉、自动驾驶和机器人领域的广泛应用，点云学习最近备受关注。深度学习已成功地用于解决二维视觉问题，然而在点云上使用深度学习技术还处于起步阶段。语义分割的目标是将给定的点云根据点的语义含义分成几个子集。本文重点研究基于点的方法这一技术路线中最先进的语义分割技术。

深度学习的早期尝试，是将点云预处理成结构化的网格格式，但代价是计算成本的增加或深度信息的丢失。3D 点云分割是将点云分类到不同区域的过程，同一区域中的点具有相似的属性。由于冗余性高、采样密度不均匀以及点云数据缺乏明确的结构，3D 点云分割是一项具有挑战性的任务。

将点云分割成前景和背景是处理 3D 点云的基本步骤，可以精确确定 3D 数据中对象的形状、大小和其他属性。但是，在 3D 点云中分割对象并不是简单的任务。点云数据通常是嘈杂、稀疏并且无组织的。通常来说点的采样密度不均匀，表面形状可以任意，数据中业没有统计分布模式。而且由于 3D 传感器的限制，背景与前景纠缠在一起。此外，很难有一个计算高效、内存开销低的深度学习模型来执行分割任务。

点云分割有助于分析各种应用中的场景，如定位和识别对象、分类和功能提取。3D 点云分割可部署在场景级别（语义细分）、对象级别（实例细分）和部件级别（部件细分）。语义分割检测每个像素所属的对象类别，并将同一类的多个对象视为单个实体。

各种基于点的 3D 语义细分技术的分类法可按 4 个范式给出： （a）逐点 MLP、（b） 点卷积、（c） 基于RNN  （d） 基于图。

1、PointNet

卷积架构需要高度规整的输入数据格式，以便共享权重或执行核优化。由于点云和网格不是常规格式，大多数方法将数据转换为常规的 3D体素网格或图像集合，然后再将其送入深度网络架构。

然而，这种变换使由此产生的数据变得不必要的庞大，并引入了量化副作用，从而掩盖数据的自然不变性。PointNet直接利用并考虑输入点云中的不变性。

PointNet 架构包含三个关键模块：最大池化层对称地聚合来自所有点的信息、本地和全局信息组合结构、输入点和点特征的联合对齐网络。为了找到无需输入的对称函数，在变换元素上应用对称函数，在点集上定义一般函数近似。

PointNet 利用多层感知器网络近似一个函数，并通过单变量函数和最大汇总函数的组合转换函数。函数的输出形成矢量，该载体被视为输入集的全局签名，并通过将全局特征与每个点特征对联，馈送到每个点特征。然后，根据组合点功能提取新的每点功能，因为每个点将同时了解本地和全局信息。

形成第三个模块联合对齐网络的灵感来自这样一个事实，即如果点云进行几何转换，点云的语义标记必须是不变的。PointNet 利用T-net 架构预测仿射转换矩阵，并将此转换直接应用于输入点的坐标。T-net 由点独立功能提取、最大池和完全连接层组成。功能空间中的转换矩阵具有更高的维度。因此，为了优化，在softmax训练损失中增加了一个约束特征转换矩阵接近正交矩阵的正则参数。下图提供了PointNet的详细架构和语义分割输出：

2、PointNet++

PointNet 不能捕获由于点所在空间而诱发的本地结构，从而限制其识别细粒度模式的能力和对复杂场景的泛化能力。PointNet+ 引入了一个分层神经网络，该网络将 PointNet 递归应用于输入点集的嵌套分区。

通过利用空间距离，PointNet++ 能够通过不断增加的上下文比例来学习本地功能。PointNet++按基础空间的距离指标将一组点划分为重叠的局部区域。与 CNN 类似，它从小的淋雨提取捕获精细几何结构的本地特征，这些本地特征进一步组合成更大的单元并经过处理，以产生更高级的功能。此过程重复，直到获得整个点集的功能。

PointNet++的设计解决了两个问题：如何生成点集的分区，以及如何通过本地学习抽象点集或局部功能。虽然 PointNet 使用单个最大池来聚合整个点集，但 PointNet++ 构建了点的分层分组，并沿分层逐步抽象较大的局部区域。此分层结构由多个抽象级别组成，在每个级别上，对一组点进行处理和抽象，以产生一组元素较少的新组。抽象层由三层组成：采样层、分组层和PointNet层。采样层从输入点中选择一组点，从而定义了局部区域的中心。然后，分组层通过在中心周围找到"邻近"点来构建区域集。PointNet 层使用迷你点网将局部区域模式编码为特征矢量。图中说明了用于 PointNet++ 的架构细节及其与PointNet的比较。

3、RandLA-Net

RandLA-Net 引入了一种轻量级神经结构，可以处理大型点云，速度是其他架构的 200 倍，这是因为大多数现有架构都使用昂贵的采样技术以及预处理/后处理方法。

PointNet 在计算效率上是有效的，但无法捕获每个点的上下文信息。RandLA-Net 在单次传递中处理大型 3D 点云，无需任何预处理步骤，如体素化、块分区或图形构造。RandLA-Net 仅依赖于网络内的随机采样，因此需要的内存和计算要少得多。本地特征聚合器通过考虑本地空间关系和点的特征，连续获得更大的接受领域。

整个RandLA-Net网络包含共享的多层感知器，无需依赖图构建和内核化，因此效率很高。不同的采样方法，如最远点采样、反向密度重要性采样、基于生成器的采样等，在计算效率方面非常显著。但是，它们可能导致显著特征的下降。因此，RandLA-Net提出了一个本地聚合模块。此模块并行应用于每个 3D 点，它由三个神经单元组成。

  • LocSE：在这个模块中，所有特征都明确用于编码点云的三维坐标信息。它使用 K-最近邻居算法收集相邻点，然后执行相对点位置编码，这往往有助于网络学习局部特征。最后，在点特征增强中，编码的相对点位置与相应的点特征对联，并获取增强的特征矢量。此矢量编码本地几何结构。
  • 注意力池：对于给定的一组局部特征，使用一个共享函数来聚合邻近点特征集并学习注意力评分。共享的多层感知器之后是Softmax函数，随后汇总这些学习的注意力分数。
  • 扩张残留块：由于随机采样不断降采样输入点云，因此有必要增加每个点的接受场。使用 Resnet 架构以及Skip连接，多个 LocSE 和注意力池连接形成扩张残留块。此块负责膨胀接受域并扩展有效邻域。下图图将RandLA-Net的输出与PointNet++进行比较。

4、PointCNN

PointCNN 能够利用网格中密集表示的空间局部相关性，并为从点云中学习功能提供了框架。PointCNN 从输入点学习χ转换，以促进与点相关的输入特征的加权，并将点排列成规范顺序。PointCNN 的架构包含两种设计：

1. 分层卷积：在常规网格中，卷积会递归于本地网格片端，这通常会降低网格分辨率，同时增加通道数。同样，在点云中，χ-Conv会递归地应用于"项目"或"聚合"，从邻里信息中获取的代表点较少，但每个点的信息都更丰富。

2. χ-Conv 操作符：χ- Conv 操作符在局部操作，并将相关点和临近点作为输入并执行卷积。相邻点转换为代表点的局部坐标系统，然后分别提升这些本地坐标并结合相关功能。

具有两个χ-Conv层的PointCNN将输入点转换为较少的特征表示，但每个都具有更丰富的功能。然而，顶级χ-Conv层的训练样本数量迅速下降，使得训练效率低下。为了解决这个问题，PointCNN 使用更密集的连接，其中在χ-Conv 层中保留更具代表性的点。此外，为了保持网络的深度，同时保持接受场增长率，采用扩张卷积。对于分割任务，需要高分辨率点计算输出，因此使用 Conv-DeConv 架构并遵循 U-Net 设计。

5、递归切片网络

大多数其他语义分割网络不对点云之间的依赖关系建模。RSNet 的关键组件是轻量级的局部依赖模块。局部依赖模块效率高，具有切片池/拆卸层的时间复杂性，如 O（n） w.r.t 输入点数和 O（1） w.r.t 局部上下文分辨率。

RSNet 将原始点云作为输入，输出语义标签。给定一组未排序点和候选标签集，RSNets 的任务是给每个点分配一个语义标签。输入和输出提取块用于独立特征生成。中间是本地依赖模块。输入特征块处理输入点并生成特征，输出块以处理的特征作为输入，并为每个点生成最终预测。两个块都使用多个 1 x 1 卷积层的序列来为每个点生成独立特征表示。

局部依赖模块包含新颖的切片池层、双向循环神经网络 （RNN） 层和切片去池化层。局部上下文问题通过首先将无序点投影到有序的功能中，然后应用传统的端到端学习算法来解决。投影通过一个新的切片池层实现。在此图层中，输入是未排序点的特征，输出是聚合特征的有序序列。接下来，RNN 应用于此序列中的模型依赖关系。最后，切片去池化层将序列中的功能分配回原始的点。下图提供了 RSNet 的详细架构。RSNet 在三个广泛使用的基准上超越以前的先进方法，同时需要较少的推断时间和内存。

6、动态Graph CNN

DGCNN 是一个EdgeConv，适用于基于 CNN 的点云（包括分类和细分）的高层任务。EdgeConv 在网络的每个层动态计算的图上工作。它捕获局部几何结构，同时保持排列不变。EdgeConv 不会直接从嵌入中生成点功能，而是生成描述点与其邻居之间关系的边缘特征。EdgeConv 的设计旨在对邻余的排序保持不变。

由于 EdgeConv 构建了局部图并学习边缘嵌入，因此该模型能够将点分组到欧几里德空间和语义空间中。DGCNN 没有像 PointNet 那样处理单个点，而是利用本地几何结构，构建本地邻域图，并在连接相邻点对的边缘应用类似卷积的操作。边缘卷积 （EdgeConv）， 具有变换不变和非局部之间的属性。与图CNN 不同，DGCNN 的图不是固定的，而是在网络的每一层之后动态更新的。即一个点的 k 最近邻居集从一层到一层地改变网络，并从嵌入序列进行计算。DGCNN 可以执行分类和分割任务。分类模型以输入 n 点为特征，EdgeConv 层中每个点的大小 k 边缘功能集，并在每个集内聚合功能，以计算相应的点的 EdgeConv 响应。最后一个 EdgeConv 层的输出功能在全球范围内聚合，以形成 1D 全球描述符，用于生成 cc 类的分类分数。细分模型通过将 1D 全球描述符和每个点的所有 EdgeConv 输出（作为本地描述符）进行配置来扩展分类模型。它输出 p 语义标签的每分分类分数。网络包含两个块：

1） 点云转换块：此块旨在通过应用估计的 3 个× 3 矩阵，将设置的输入点对齐到规范空间。为了估计3个×3个矩阵，使用一个将每个点的坐标和k相邻点之间的坐标差连接在一起的拉伸器。

2） EdgeConv 块：此块以输入形状 n × f 的张力为输入，通过应用带有层神经元数的多层感知器 （MLP） 计算每个点的边缘特征，并在相邻边缘特征之间汇集后生成形状 n ×的张数。DGCNN 架构可以轻松地将原样整合到现有管道中，用于基于点的图形、学习和视觉。

7、总结和定量分析

下表使用评估指标 OA、mIOU 对 3 个公开数据集 S3DIS、语义3D、扫描网 （v2） 和 Sem. KITTI 的结果进行定量分析。

原文链接：3D Point Cloud Semantic Segmentation Using Deep Learning Techniques

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