点云深度学习模型常用算法

启发式的降采样
一、Fathest point sampling(FPS)
最远点采样法
1、简介
在 PointNet++ 中用到了FPS(Farthest Point Sampling) 最远点采样法，该方法比随机采样的优势在于它可以尽可能的覆盖空间中的所有点。

2、实现步骤
假设一共有n个点,整个点集为N = {f1, f2,…,fn}, 目标是选取n1个起始点做为下一步的中心点:

优点：覆盖面广
缺点：计算复杂度大 扩展性差

二、inverse density importance sampling(IDIS)
先对每个点的密度进行排序，然后密集的部分多采样，稀疏的部分尽可能都保留。然而这种算法会容易受到噪声的影响，计算复杂度一般；

对于可学习的降采样：

一、Generator-based Sampling (GS)：算法通过学习来生成一个点云子集来实现降采样。这是很新颖的方法，然而这种方法可能比FPS方法的复杂度更高；

二、Continuous Relaxation based Sampling (CRS)：通过学习一个矩阵，类似与实现一个全连接网络，然后和输入点云相乘得到输出的低维点云空间。然而当输入点数非常大的时候，矩阵需要的显存也将非常大；

三、Policy Gradient based Sampling (PGS)：使用一个马尔科夫决策来对每一个点进行决策，决定其是否被保留。当输入点数很多的时候，其决策过程非常缓慢，搜索空间非常大，而且很容易不收敛。

求globel feature会导致训练之后的模型泛化性差 而local feature训练的模型训练时可以使用比测试时小的多的数据
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