使用深度学习的三维点云分类的介绍

在过去的这些年里，对二维图像已经有了大量深入的研究，并且有着长足的发展。它在分类任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素：
1.卷积神经网络。
2.数据 - 大量图像数据可用。

但是对于3D点云，数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势，比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块，在数据方面点云的获取也是有多种渠道， 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云，无处不在。 另外，大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理。因此，在深度学习大火的年代，应该如何应用这些令人惊叹的深度学习工具，在3D点云上的处理上达到对二维图像那样起到很好的作用呢？

3D点云应用深度学习面临的挑战。首先在神经网络上面临的挑战：
（1）非结构化数据（无网格）：点云是分布在空间中的XYZ点。 没有结构化的网格来帮助CNN滤波器。
（2）不变性排列：点云本质上是一长串点（nx3矩阵，其中n是点数）。 在几何上，点的顺序不影响它在底层矩阵结构中的表示方式，例如， 相同的点云可以由两个完全不同的矩阵表示。 如下图所示：

（3）点云数量上的变化：在图像中，像素的数量是一个给定的常数，取决于相机。 然而，点云的数量可能会有很大的变化，这取决于各种传感器。
在点云数据方面的挑战：
（1）缺少数据：扫描的模型通常被遮挡，部分数据丢失。
（2）噪音：所有传感器都是