Konvolutionsbegränsning bild 1................................................................ En ny ram för att tillämpa convolution på funktioner definierade över punktmoln: För det första, en funktion över punktmolnet (i detta fall den konstanta) utvidgas till en kontinuerlig volymetrisk funktion över omgivningen utrymme; för det andra, en kontinuerlig volymetrisk konvolution tillämpas på denna funktion (utan diskretisering eller approximation); och slutligen, resultatet begränsas tillbaka till punktmolnet. I detta dokument presenteras Point Convolutional Neural Networks (PCNN): en ny ram för att tillämpa konvolutionella neurala nätverk på punktmoln. Ramverket består av två operatörer: förlängning och begränsning, kartpunktsmolnfunktioner till volymetriska funktioner och vise-versa. En punkt cloud convolution de neras av reull-back av Euclidean volymetric convolution via en extension-restriktion mekanism. Den punkt cloud convolution är beräkningsmässigt e scient, invariant till ordningen av punkter i punktmolnet, robust till olika provtagningar och varierande densiteter, och översättning invariant, som är samma konvolution kärna används på alla punkter. PCNN generaliserar bilden CNNs och gör det enkelt att anpassa sina arkitekturer till punktmolnet inställning. Utvärdering av PCNN på tre centrala punktmoln lärande riktmärken övertygande överträffa konkurrerande punkt moln lärande metoder, och den stora majoriteten av metoder som arbetar med mer informativ form representationer såsom ytor och / eller normala.
REF ] finner ett sätt att applicera konvolutionella neurala nät på punktmoln samt genom att kartlägga punktmolnsfunktioner till volumetriska funktioner och vice versa.
Point convolutional neural networks by extension operators
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}