【3D感知】2016-PointNet

• 标题: PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation
• 作者: Charles R. Qi, Hao Su, Kaichun Mo, Leonidas J. Guibas
• arXiv ID: 1612.00593v2
• 日期: 2016-12-02

概要：PointNet 提出了一种直接输入原始点云的统一神经网络架构，通过"独立特征变换 + 对称聚合"的核心策略解决点云无序性问题，利用空间变换网络（T-Net）实现坐标对齐，并采用局部-全局特征融合机制同时支撑分类与分割任务。该架构避免了传统体素化方法的数据冗余和量化损失，以线性复杂度实现了高效的 3D 深度学习。

主干流程：

• 输入点云经 T-Net 进行空间坐标对齐
• 共享 MLP 独立提取逐点局部特征
• Max Pooling 对称聚合为全局特征向量
• 全局特征与局部特征拼接（分割任务）
• 输出分类分数或逐点分割标签

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