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作者 | NNU三维世界 编辑 | NNU三维世界 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 题目：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space 作者: Charles R. Qi、Li Yi、Hao Su、Leonidas J. Guibas 论文链接:https://doi.org/10.48550/arXiv.1706.02413 概述 PointNet是研究点集上的深度学习的先驱，然而，PointNet的设计并没有捕捉到由度量空间点所引起的局部结构，这限制了它识别细粒度模式的能力和对复杂场景的泛化能力。而利用局部结构已被证明是卷积架构成功的重要因素。本文作者提出的PointNet++网络能够高效、鲁棒地学习深度点集特征。特别是，在具有挑战性的3D点云基准测试中获得了明显优于最先进的结果。 PointNet++的总体思想很简单。作者首先通过基础空间的距离度量将点集划
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