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PointNet学习系列（一）之论文的翻译原文地址：[链接]摘要简介作者在先前的研究中提出了Pointnet，此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题，由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。
pointnet论文翻译（一）Westillhastorespectthefactthatapointcloudisjustasetofpointsandthereforeinvarianttopermutationsofitsmembers,necessitatingcertainsymmetrizationsinthenetcomputation.Furtherinvariancestorigidmotionsalsoneedto
pointnet论文翻译（二）3.ProblemStatementWedesignadeeplearningframeworkthatdirectlyconsumesunorderedpointsetsasinputs.Apointcloudisrepresentedasasetof3Dpoints{Pi|i=1,...,n},whereeachpointPiisavectorofits(x,y,z)coordinate...
PointNet++实现的第1步——PointNet++理解一、PointNet的局限性（PointNet++出现的原因）对每一个点映射到高维空间，再通过max结合。由于其网络直接暴力地将所有的点最大池化为了一个全局特征，因此局部点与点之间的联系并没有被网络学习到。
参考：https://blog.csdn.net/weixin_40664094/article/details/83902950https://blog.csdn.net/pikachu_777
【论文翻译】从零开始PointNet论文分析与代码复现byliut:这是目前见到的为数不多的人翻版，三连了【论文翻译】从零开始PointNet论文分析与代码复现秋无所畏惧:博主，我想请教一下您关于PointNet的数据集ModelNet40_ply_hdf5_2048是如何制作的呢？
FrustumPointNetsfor3DObjectDetectionfromRGB-DData.用于从RGB-D数据进行3D物体检测的视锥点云网络.摘要：本文主要研究的是基于RGB-D图像，进行室内外的3D目标检测。.之前的方法着重于2维图像或3维体素，这样会模糊三维数据本身的模式和三维数据的不变性。.本文...
PointNet++：度量空间中点集的深层次特征学习摘要：以前很少有人研究点集的深度学习。PointNet[20]是这方面的先驱。但是，根据设计，PointNet不会捕获由度量空间点所引发的局部结构，从而限制了识别细粒度模式的能力以及对复杂场景的普遍...
虽然PointNet使用单个最大合并操作来聚合整个点集，但我们的新体系结构建立了点的分层分组，并沿着层次逐步抽象越来越大的局部区域。.我们的层次结构由多个setabstraction(这里不知道怎么翻译合适)组成。.在setabstraction，对一组点进行处理和抽象，以产生...
PointNet++[28]通过添加层次结构改进了PointNet[26]中的网络。层次化结构类似于图像CNN中使用的分层结构，它从小的局部区域开始并逐渐扩展到更大的区域逐级提取特征。PointNet[26]和PointNet++[28]均使用最大池化结构来聚合来自不同点的特征。
PointNet学习系列（一）之论文的翻译原文地址：[链接]摘要简介作者在先前的研究中提出了Pointnet，此论文是Pointnet的改进版Pointnet++。提出改进的理由是因为Pointnet无法很好地捕捉由度量空间引起的局部结构问题，由此限制了网络对精细场景的识别以及对复杂场景的泛化能力。
pointnet论文翻译（一）Westillhastorespectthefactthatapointcloudisjustasetofpointsandthereforeinvarianttopermutationsofitsmembers,necessitatingcertainsymmetrizationsinthenetcomputation.Furtherinvariancestorigidmotionsalsoneedto
pointnet论文翻译（二）3.ProblemStatementWedesignadeeplearningframeworkthatdirectlyconsumesunorderedpointsetsasinputs.Apointcloudisrepresentedasasetof3Dpoints{Pi|i=1,...,n},whereeachpointPiisavectorofits(x,y,z)coordinate...
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PointNet++[28]通过添加层次结构改进了PointNet[26]中的网络。层次化结构类似于图像CNN中使用的分层结构，它从小的局部区域开始并逐渐扩展到更大的区域逐级提取特征。PointNet[26]和PointNet++[28]均使用最大池化结构来聚合来自不同点的特征。
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