今天就跟大家聊聊有关PointNet创新点的示例分析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
下面就不按照论文顺序详细展开了，只把PointNet的几个创新点简单提一提。
1
针对点云无序性——采用Maxpooling作为对称函数。最大池化操作就是对所有成员进行比较，把最大的留下来，其余舍弃掉，所以，不管顺序如何变化，最大值是不会改变的。
对称函数是什么意思？例如加法就是对称函数，1+2+3+4=10，换个顺序，2+4+3+1=10，不管顺序如何变化，对结果不会产生影响。
2
针对刚体变化——对齐网络T-net。T-net对性能的提升作用也还是有的，两个T-net加上regularization 贡献了2.1个百分点，但奇怪的是在PointNet++的代码中，已经看不到T-net了（这一点论文没有提及，github上也有人提问，但是作者没有回复）。
3
特征提取阶段采用MLP（多层感知机，说白了就是全连接层），这种结构用到的运算只有乘法和加法，都是对称函数，所以不会受到排序影响。
1、分类
数据集是ModelNet40，包含40类物体的CAD，通过采样获得点云。这里作者没有把MVCNN列出来，因为精度没有比过它，不过后来的改进版已经超过了。
2、物体分割：
3、参数量与MVCNN的对比：明显占优。
看完上述内容，你们对PointNet创新点的示例分析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。
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