点云深度学习系列二： PointCNN

1. 主要思想 从前一层的数据中取K个候选点(p1,p2,...pK)，使用MLP(多层感知器)来学习一个K×K 的变换矩阵（X-transformation，X变换）也就是说X=MLP(p1,p2,...pK)，然后用它同时对输入特征进行加权和置换，最后对经过变换的特征应用典型卷积。我们称这个过程为X-Conv，它是PointCNN的基本构建模块。 从前一层中选取代表点集的方法，暂时的实现是： 

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