Djupt lärande med 3D-data som rekonstruerade punktmoln och CAD-modeller har fått stora forskningsintressen på senare tid. Emellertid, förmågan att använda punktmoln med konvolutionella neurala nätverk har hittills inte utforskats fullt ut. I detta dokument presenterar vi ett konvolutionellt neuralt nätverk för semantisk segmentering och objektigenkänning med 3D-punktmoln. Kärnan i vårt nätverk är punktvis konvolution, en ny konvolutionsoperatör som kan appliceras vid varje punkt i ett punktmoln. Vår helt konvolutionella nätverksdesign, samtidigt som den är förvånansvärt enkel att implementera, kan ge konkurrenskraftig noggrannhet i både semantisk segmentering och objektigenkänning uppgift.
På liknande sätt, Hua et al. REF presenterade en 3D-konvolutionsoperatör baserad på en enhetlig rutnätskärna för semantisk segmentering och objektigenkänning på punktmoln.
Pointwise Convolutional Neural Networks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}