深度神经网络广泛用于理解3D点云。在每个点卷积层,从三维点的局部邻域计算特征,并进行组合进行后续处理,以提取语义信息。我们研究了一种新的方法来学习输入点云的不同非刚性变换,以便在每个层上采用最优的局部邻域。