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     参考文章： 3D点云 | 基于深度学习处理点云数据入门经典：PointNet、PointNet++ ... point cloud_李敏乐的博客_Leroy Sane-程序员宅基地 ... 点云深度学习系列文章，点云深度学习_oliongs的博客_fool_wenCC-CSDN博

     3D视觉工坊学习交流群国防科大 IEEE TPAMI 2020本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理部分参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1036403990 摘要点云学习（Point cloud learning）因其在计算机视觉、自动...

     PointNet2：深度学习中的3D点云... Qi等人开发，用于处理三维点云数据的深度学习模型。该项目是原始的PointNet的扩展版，增强了对局部结构的捕捉能力，为3D对象识别、分割和姿态估计等任务提供了更高效的解决方案。...

     总结起来，点云深度学习是一项重要的研究领域，PointNet作为其中的一种方法，能够有效地处理点云数据，并在点云分类和分割等任务上取得良好的性能。在计算机视觉领域，点云（Point Cloud）是由三维空间中的点构成的...

     3D点云深度学习综述Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey论文翻译 作者：Yulan Guo, Hanyun Wang, Qingyong Hu, Hao Liu, Li Liu, and Mohammed Bennamoun 译者：dxzysk 译者注：本文仅是对原论文的翻译，...

     Part A^2 (PointCloudDet3D) 代码复现 几个小时前刚开源的3D目标识别代码，本人也一直在关注PointNet PointRCNN等识别方法，等到了这个代码的开源。 本博客仅记录代码复现过程，以自己个人经历帮助更多菜鸟尽快熟悉 ...

     体素化方法将点云转换为致密的三维体素模型， 并对其应用三维卷积，以模仿和复制卷积神经网络在平面图像分析上的成功．然而三维卷积的计算量过大，这限制了处理模型的分辨率，使得在数据转换过程中损失了大量的模型...

     从前一层的数据中取K个候选点(p1,p2,...pK)，使用MLP(多层感知器)来学习一个K×K 的变换矩阵（X-transformation，X变换）也就是说X=MLP(p1,p2,...pK)，然后用它同时对输入特征进行加权和置换，最后对经过变换的特征...

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