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weixin_39821620 2020-09-10 08:00:40

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下载代码方式：https://pan.quark.cn/s/70e4f790a965 ### PointNet基础概念与运作机制剖析#### 一、三维数据形式介绍在详细研究PointNet之前，有必要先简明扼要地回顾三维数据形式的几种主要类型及其特性。1. **多视角（Multi-view）**：这种方法是通过从不同角度捕捉二维图像集合来重构三维物体的技术。在这一过程中，传统的卷积神经网络(CNN)被应用于这些多角度的二维图像，并借助一种名为view pooling procedure的技术将提取到的特征整合起来，最终形成完整的三维物体模型。这种技术的长处在于能够很好地利用现有的2D CNN技术，但在面对复杂形状时可能不够精准。 2. **体素（Volumetric）**：该方法将物体表示为一系列的空间体素，并在此基础上实施三维卷积操作。虽然这种方法能够直观地扩展2D卷积的概念，但由于额外增加了一个维度，导致计算的时间和空间复杂度都大幅提升。此外，当物体在空间中发生旋转等变换时，可能会产生大量的无效数据，从而降低效率。因此，尽管它具有一定的理论价值，但在实际应用中已逐渐被其他方法所替代。 3. **点云（Point Clouds）**：这是一种将三维空间中的点集直接作为输入数据的方法。相较于前两种方法，点云数据更为紧凑且易于处理，非常适合进行三维分类、分割等任务。在PointNet中，正是采用这种数据类型来进行后续的分析与建模。 4. **非欧几里得（Manifold, Graph）**：这类方法通过在流形或图结构上进行卷积操作来处理数据。对于三维点云来说，可以将其视为一个由顶点构成的网格(mesh)，或者根据点之间的邻接关系构建为图结构。尽管当前的研究尚未广...

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