a2824256 / Point_Cloud_Segmentation_Summary

点云分割算法汇总

点云分割资料汇总

文献调研

Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds

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贡献

• 提出一个可嵌的新的可微分神经网络模块，能够提取局部点云特征，并保持排列不变形 - EdgeConv
• 模型能通过动态更新层与层之间的图结构来学习点集的语义信息（通过EdgeConv）
• 设计一个以点云为输入的CNN架构
• 在ModelNet40与S3DIS中获得SOTA的表现

参考资料

• 不错的论文解释 - 搞懂DGCNN，这篇就够了！论文及代码完全解析

摘要

EdgeConv模块

• 设计起因 点云数据结构是离散、缺乏拓扑信息的。建立点与点之间的拓扑能力，应该可以增强表征能力。

• 设计原理

网络结构图

数据集

• ModelNet40 - 分类
• S3DIS - 局部分割
• ShapeNet Part - 场景分割