Få tidigare arbeten studerar djup inlärning på punktuppsättningar. PointNet [20] är en pionjär i denna riktning. Men genom design PointNet inte fånga lokala strukturer som induceras av de metriska rymdpunkter lever i, begränsar sin förmåga att känna igen finkorniga mönster och generalisering till komplexa scener. I detta arbete introducerar vi en hierarkisk neurala nätverk som tillämpar PointNet rekursivt på en bonad partitionering av ingångspunkten uppsättning. Genom att utnyttja metriska rymdavstånd kan vårt nätverk lära sig lokala funktioner med ökande kontextuella skalor. Med ytterligare observation att punktuppsättningar vanligtvis provtas med varierande densiteter, vilket resulterar i kraftigt minskad prestanda för nätverk utbildade på enhetliga densiteter, föreslår vi nya uppsättningar lärlager för att adaptivt kombinera funktioner från flera skalor. Experiment visar att vårt nätverk som kallas PointNet++ kan lära sig djup punktuppsättningsfunktioner effektivt och robust. Framför allt har resultat som är betydligt bättre än den senaste tekniken uppnåtts på utmanande riktmärken för 3D-punktmoln.
Nyligen Qi et al. REF förbättrade PointNet genom att utnyttja lokala strukturer som inducerats av det metriska utrymmet.
PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}