Punktmoln är en viktig typ av geometrisk datastruktur. På grund av dess oregelbundna format, de flesta forskare omvandlar sådana data till vanliga 3D voxel rutnät eller samlingar av bilder. Detta gör dock att uppgifterna blir onödigt omfattande och ger upphov till problem. I detta papper designar vi en ny typ av neurala nätverk som direkt förbrukar punktmoln, som väl respekterar permutation invariansen av punkter i inmatningen. Vårt nätverk, som heter PointNet, tillhandahåller en enhetlig arkitektur för applikationer som sträcker sig från objektklassificering, delsegmentering, till scensemantisk tolkning. Även enkel, är PointNet mycket effektiv och effektiv. Empiriskt visar den en stark prestation på par eller till och med bättre än den senaste tekniken. Teoretiskt sett ger vi analys för att förstå vad nätverket har lärt sig och varför nätverket är robust med avseende på påverkan och korruption.
I REF har ett neuralt nätverk som kan fungera direkt på ostrukturerade punktmoln och är inneboende invariant till permutationer av punkterna i punktmolnet föreslagits.
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}