PointCNN論文閱讀筆記

PointCNN論文閱讀筆記 主要思想 這篇論文提出了將卷積層用於三維物體識別的方法，引入一種可學習的矩陣X，對三維點雲數據加權、置換。使得卷積能夠保留點雲的空間位置信息，並且不依賴與點的輸入順序。前層區域內的特徵點經卷積操作，得到後層表示點(representative poin)，即前層的高維局部特徵表示。此方法可以同時應用在分類和分割任務中，作者介紹了在兩類任務中的不同網絡架構及細節實現。

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