Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling

image 論文解決什麼問題： 深度學習用於點雲，難度在於局部幾何結構特徵的提取 相比於傳統在CNN上應用的二維圖像，三維點雲並不規則。所以通常的做法是先把點雲體素化，再去應用三維卷積神經網絡。但是通常體素化後的點雲分辨率低，並且在訓練過程中，需要的計算量和存儲會更大。 PointNet提出了直接在點雲上進行卷積操作的方法，通過per-point MLP計算點的特徵，並最終聚合其所有點的特徵，用來

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