點雲深度學習系列二： PointCNN

1. 主要思想 從前一層的數據中取K個候選點(p1,p2,...pK)，使用MLP(多層感知器)來學習一個K×K 的變換矩陣（X-transformation，X變換）也就是說X=MLP(p1,p2,...pK)，然後用它同時對輸入特徵進行加權和置換，最後對經過變換的特徵應用典型卷積。我們稱這個過程爲X-Conv，它是PointCNN的基本構建模塊。 從前一層中選取代表點集的方法，暫時的實現是： 

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