PointCNN：X变换点上的卷积 由，步锐，孙明超，吴伟，辛欣han和。 介绍 PointCNN是用于从点云进行特征学习的简单通用框架，它刷新了点云处理中的五个基准记录（截至2018年1月23日），包括： ModelNet40的分类精度（ 91.7％ ，仅具有1024个输入点） ScanNet上的分类准确性（ 77.9％ ） ShapeNet零件上的细分零件平均IoU（ 86.13％ ） S3DIS上的平均IoU分割（ 65.39％ ） ScanNet上每个体素标签的准确性（ 85.