真点云分析 对于任何想研究3D点云的人。 如果您发现很棒的论文/代码/数据集或有一些建议，请联系 。 感谢您对研究界的宝贵贡献 :grinning_face_with_big_eyes: 有关更多最新论文，请访问 - Recent papers (from 2017) 关键字词 dat. ：数据集| cls. ：分类| rel. ：检索| seg. ：细分det. ：检测| tra. ：跟踪| pos. ：姿势| dep. ： 深度reg. ：注册| rec. ：重建| aut. ：自动驾

PointNet：针对3D分类和分割的点集深度学习 由斯坦福大学的 ，，， 。 介绍 这项工作基于我们的，该将在CVPR 2017中发表。我们为点云（作为无序点集）提出了一种新颖的深层网络架构。 您也可以查看我们的以获得更深入的介绍。 点云是几何数据结构的一种重要类型。 由于格式不规则，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。 但是，这使数据变得不必要地庞大并引起问题。 在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，该网络很好地考虑了输入中点的排列不变性。 我们的网络