官方陈奕迅
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pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）

pointweb

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）_第1张图片

不同于DGCNN，本文章考虑所有的局部邻域内的两点之间的关系

对于FPS采样和KNN得出的邻域内点集合F，其中的每个点都看作Fi

本身特征加邻域内的特征

 其中fimp是MLP得出得Fj对Fi的影响（Fj为邻域内所有点）

其中后面作者进行消融实验，发现fimp使用减法效果最好 g函数是减法效果最好

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）_第2张图片

用于计算Fj对Fi的影响量，而frel表示Fj与Fi的关系

 总式变为

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）_第3张图片

下面是使用AFA模块的网络结构图 

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）_第4张图片可以看到，在进行完每个AFA模块的特征转化之后，邻域内每个点都包含其局部特征，再经过了一个共享MLP网络，调整通道数，最后经过最大池化，将邻域内所有点特征聚合到一个点上，最后合并原来采样点的坐标，得到最后的特征输出。

对于g函数也就是权重的选取函数，作者进行了消融实验。

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）_第5张图片

对于选取两点之间的关系 

pointcnn pointweb pointconv randla 阅读（二）_第6张图片

S3DIS数据集上miou 66.73 

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