点云拼接_深度学习|点云分割：PointNet系列

本篇文章包含 PointNet 及其改进版 PointNet++。

本文章部分内容参考自博客：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39373480/article/details/88878629​blog.youkuaiyun.com

PointNet论文名称：PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation

PointNet开源代码：https://github.com/charlesq34/pointnet

PointNet++论文名称：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space

PointNet++开源代码：https://github.com/charlesq34/pointnet2

一、PointNet

1. 概述

PointNet是首个直接输入3D点云输出分割结果的深度学习网络，属于开山之作，成为了后续很多工作的BaseLine。在这种方式出现以前，点云分类工作主要有以下几种方法

• 基于3DCNN的体素模型：先将点云映射到体素空间上，在通过3DCNN进行分类或者分割。但是缺点是计算量受限制，目前最好的设备也大致只能处理32×32×32的体