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今天就跟大家聊聊有關PointNet創新點的示例分析，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。
下面就不按照論文順序詳細展開了，只把PointNet的幾個創新點簡單提一提。
1
針對點云無序性——采用Maxpooling作為對稱函數。最大池化操作就是對所有成員進行比較，把最大的留下來，其余舍棄掉，所以，不管順序如何變化，最大值是不會改變的。
對稱函數是什么意思？例如加法就是對稱函數，1+2+3+4=10，換個順序，2+4+3+1=10，不管順序如何變化，對結果不會產生影響。
2
針對剛體變化——對齊網絡T-net。T-net對性能的提升作用也還是有的，兩個T-net加上regularization 貢獻了2.1個百分點，但奇怪的是在PointNet++的代碼中，已經看不到T-net了（這一點論文沒有提及，github上也有人提問，但是作者沒有回復）。
3
特征提取階段采用MLP（多層感知機，說白了就是全連接層），這種結構用到的運算只有乘法和加法，都是對稱函數，所以不會受到排序影響。
1、分類
數據集是ModelNet40，包含40類物體的CAD，通過采樣獲得點云。這里作者沒有把MVCNN列出來，因為精度沒有比過它，不過后來的改進版已經超過了。
2、物體分割：
3、參數量與MVCNN的對比：明顯占優。
看完上述內容，你們對PointNet創新點的示例分析有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。
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