PointNet基本架构概述

分类网络以n个点作为输入，应用输入和特征变换，然后通过最大池化聚合点特征。输出是k个类别的分类得分。分割网络是分类网络的扩展，它将全局特征和局部特征拼接，并输出每个点的得分。 “mlp”表示多层感知机，括号中的数字表示层的大小。所有层均使用BatchNorm和ReLU激活函数。分类网络的最后一个mlp层使用了Dropout层。