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2020-FPConv阅读笔记

FPConv: Learning Local Flattening for Point Convolution

cvpr2020

将已有的点云学习方式分为

  • Volumetric-style point convolution
  • Graph-style point convolution
  • Surface-style point convolution

创新

提出一种基于表面的学习方式，通过学习一个权重矩阵，将采样点的的邻域点映射为一个平面，再使用2D CNN进行局部特征聚合。

2020-FPConv阅读笔记_第1张图片

具体实现

2020-FPConv阅读笔记_第2张图片

现将局部点云使用PointNet提取特征，然后学习一个映射矩阵，再使用2d cnn进行特征聚合。

对于大场景的分割问题设计如下网络结构：

2020-FPConv阅读笔记_第3张图片

实验结果

可以和一些网络（volumetric-style）相互补充

2020-FPConv阅读笔记_第4张图片

在s3dis上，FPConv对简单结构表现良好，KPConv对复杂结构表现良好

2020-FPConv阅读笔记_第5张图片

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