樱花的浪漫
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论文精读:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

1.点云数据特点

无序性：只是点而已，排列顺序不影响

近密远疏的特性：扫描与视角不同导致

非结构化数据，直接CNN有点难

要解决的任务就是如何对点云数据进行特征提取

论文精读:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation_第1张图片

论文精读:PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation_第2张图片 

 PointNet基本出发点：

由于点的无序性导致，需要模型具有置换不变性 

如果直接利用Max函数 ，则会损失大量的特征，那么我们就先升维然后再做Max操作（其实就是神经网络的隐层）

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