实验记录 | 点云处理 | K-NN算法3种实现的性能比较

引言

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法作为一种经典的无监督学习算法，在点云处理中的应用尤为广泛。它通过计算点与点之间的距离来寻找数据点的邻居，从而有效进行点云分类、聚类和特征提取。本菜在复现点云文章过程，遇到了三种 KNN 的实现方式，故在此一并对比总结，最后对三种实现方案进行了性能比较。

在本文中，我将K近邻（KNN）算法的应用分为两种情况：

• 全局查询：对整个点云的所有 N 个点进行查询，找到每个点的 K 个最近邻点，最终返回的结果维度为 [B, N, K]，B 表示批次大小，N 表示点的总数量，K 表示每个点的邻近点数量。

• 局部查询：针对已知的 S 个查询点，在整个点云的 N 个点中寻找每个查询点的 K 个最近邻点，最终返回的结果维度为 [B, S, K]，其中 S 表示查询点的数量。

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全局查询

def knn(x, k):"""Input:x: all points, [B, C, N]k: k nearest points of each pointReturn:idx: grouped points index, [B, N, k]"""inner = -2*torch.matmul(x.transpose(2, 1), x)xx = torch.sum(x**2, dim=1, keepdim=True)pairwise_distance = -xx - inner - xx.transpose(2, 1)idx = pairwise_distance.topk(k=k, dim=-1)[1]   # (batch_size, num_points, k)return idx

这段代码来源于点云网络的高引之作《Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds》，实现了一个 KNN（K近邻）查询，目的是计算点云中每个点的 k 个最近邻点的索引。

函数清晰易懂，便不赘述。我一直以为点云学习是需要先采样，再用采样得到的中心点进行 KNN 邻域查询，直到看到这篇 DGCNN 的方法，才打破了我的固有认知：DGCNN没有下采样过程，直接使用 N 个点进行近邻查询和特征更新。

插个题外话，这篇文章真的值得一读，简单高效！不愧是高引之作。

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局部查询

（1）knn_point 函数

def square_distance(src, dst):"""Calculate Euclid distance between each two points.src^T * dst = xn * xm + yn * ym + zn * zm；sum(src^2, dim=-1) = xn*xn + yn*yn + zn*zn;sum(dst^2, dim=-1) = xm*xm + ym*ym + zm*zm;dist = (xn - xm)^2 + (yn - ym)^2 + (zn - zm)^2= sum(src**2,dim=-1)+sum(dst**2,dim=-1)-2*src^T*dstInput:src: source points, [B, N, C]dst: target points, [B, M, C]Output:dist: per-point square distance, [B, N, M]"""B, N, _ = src.shape_, M, _ = dst.shapedist = -2 * torch.matmul(src, dst.permute(0, 2, 1))dist += torch.sum(src ** 2, -1).view(B, N, 1)dist += torch.sum(dst ** 2, -1).view(B, 1, M)return distdef knn_point(nsample, xyz, new_xyz):"""Input:nsample: max sample number in local regionxyz: all points, [B, N, C]new_xyz: query points, [B, S, C]Return:group_idx: grouped points index, [B, S, nsample]"""sqrdists = square_distance(new_xyz, xyz)_, group_idx = torch.topk(sqrdists, nsample, dim=-1, largest=False, sorted=False)return group_idx

这段代码来源于另一个高引之作《Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple Residual MLP Framework》，代码也是相当眉清目秀，不再赘述。其实这份代码的实现还是比较经典的，很多的模型代码都可以看到它的身影。

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（2）knn_cuda 库函数

import torch# Make sure your CUDA is available.
assert torch.cuda.is_available()from knn_cuda import KNN
"""
if transpose_mode is True, ref   is Tensor [bs x nr x dim]query is Tensor [bs x nq x dim]return dist is Tensor [bs x nq x k]indx is Tensor [bs x nq x k]
elseref   is Tensor [bs x dim x nr]query is Tensor [bs x dim x nq]return dist is Tensor [bs x k x nq]indx is Tensor [bs x k x nq]
"""knn = KNN(k=10, transpose_mode=True)ref = torch.rand(32, 1000, 5).cuda()
query = torch.rand(32, 50, 5).cuda()dist, indx = knn(ref, query)  # 32 x 50 x 10

大佬把 KNN 封装为了库函数，来源于 KNN_CUDA 此仓库，可以参考 readme 进行安装。库函数的调用也非常方便。

需要强调的是，这里提到的 knn_point 和 knn_cuda 虽然算局部查询，但其实只要将局部查询点云 [B, S, Dim] 换成全局点云 [B, N, Dim] 作为输入，也就是全局查询了。

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性能比较

（1）测试代码

import torch
import time
from knn_cuda import KNNdef knn(x, k):inner = -2*torch.matmul(x.transpose(2, 1), x)xx = torch.sum(x**2, dim=1, keepdim=True)pairwise_distance = -xx - inner - xx.transpose(2, 1)idx = pairwise_distance.topk(k=k, dim=-1)[1]   # (batch_size, num_points, k)return idxdef square_distance(src, dst):B, N, _ = src.shape_, M, _ = dst.shapedist = -2 * torch.matmul(src, dst.permute(0, 2, 1))dist += torch.sum(src ** 2, -1).view(B, N, 1)dist += torch.sum(dst ** 2, -1).view(B, 1, M)return distdef knn_point(nsample, xyz, new_xyz):sqrdists = square_distance(new_xyz, xyz)_, group_idx = torch.topk(sqrdists, nsample, dim=-1, largest=False, sorted=False)return group_idx# Custom knn implementation
def test_knn(query, k, times):query = query.permute(0,2,1)start_time = time.time()  # Start timerfor i in range(times):indx = knn(query, k = k)end_time = time.time()  # End timerreturn end_time - start_time  # Return elapsed time# Custom knn_point implementation
def test_knn_point(ref, query, k, times):start_time = time.time()  # Start timerfor i in range(times):indx = knn_point(k, ref, query)end_time = time.time()  # End timerreturn end_time - start_time  # Return elapsed time# knn_cuda implementation
def test_knn_cuda(ref, query, k, times):knn = KNN(k=k, transpose_mode=True)start_time = time.time()  # Start timerfor i in range(times):dist, indx = knn(ref, query)end_time = time.time()  # End timerreturn end_time - start_time  # Return elapsed time# Main testing function
def test_knn_methods(ref, query, k, times):print("Test times: %d" % times)# Test custom knntime_knn = test_knn(query, k, times)print(f"knn      : {time_knn:.6f} seconds")# Test custom knn_pointtime_point = test_knn_point(ref, query, k, times)print(f"knn_point: {time_point:.6f} seconds")# Test knn_cudatime_cuda = test_knn_cuda(ref, query, k, times)print(f"knn_cuda : {time_cuda:.6f} seconds")if __name__ == '__main__':# Sample inputB, N, S, C = 32, 1024, 50, 3      # Batch size, total points, query points, coordinatesk = 24                            # Number of nearest neighborsref = torch.randn(B, N, C).cuda() # Reference points# Test above methodstimes_list = [1,2,3,10,50,100]for times in times_list:test_knn_methods(ref, ref, k, times)

这段代码测试了三种 K 近邻（KNN）算法的实现效率，分别是自定义的 knn、knn_point 以及基于 knn_cuda 库的实现。分别对每种方法运行多次，记录每种方法在不同重复次数（如 1、2、3、10、50、100 次）的运行时间，最终输出各方法的执行时间。

图注：三种实现方法的性能测评结果

上图展示了测试代码的结果，可以看到 knn_cuda 的实现方式表现最差的（我也表示非常不理解）；knn 和 knn_point 性能表现相当。或许这也是为什么很多较新的模型使用的也是 knn_point，而不是 knn_cuda。

当然，这份测试代码实际是在一个小规模数据的单卡上进行的，或许无法很好地展现出他们在实际训练的性能，因此我又分别将他们部署在 DGCNN 模型上进行训练，对比性能。

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（2）模型训练

图注：使用 knn 函数的训练时间

图注：使用 knn_point 的训练时间

图注：使用 knn_cuda 库的训练时间

 

直接将他们部署在模型的训练中，能够最真实反映出他们的性能。这次实验，Batchsize 设置为了32，epoch 设置为256，选择前2个epoch观察。从训练状态可以看到，红色框选区域表示训练和测试的时间，knn_cuda 依然稳定发挥，表现最差哈哈哈哈，knn 和 knn_point 的函数实现表现相当。

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总结

我原以为 knn_cuda 会很厉害，毕竟是直接封装起来了，但实际表现不尽人意。看似很小的性能差异，放在规模较大的数据集上，训练成本可是指数级倍增的。所以，还是尽可能使用 knn 和 knn_point 来实现全局/局部的邻近查询。