PointCNN 论文阅读笔记

最近在做velodyne的识别问题，导师让用深度学习，正好看到说是山东大学的PointCNN刷新了多项点云识别和分割的记录，就好好读读这篇论文。 这篇论文先举例子解释了为什么卷积无法直接应用在点云数据上。 如图1， 传统的卷积是作用在2维图像数据上。图像中每个像素的顺序是固定的，也就是说数据是结构化存储的。直接使用conv2d就能从这种潜在的空间结构中获取信息。 而点云数据是点集，如果直接使用卷积

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