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2016。LNCS,第9906卷,第694\u2013711页。查姆施普林格(2016)。https:\/\/doi.org/10.1007\/978-3-319-46475-6_43“},{”key“:”1_CR19“,”非结构化“:”Kim,B.,Ponce,J.,Ham,B.:用于联合图像过滤的可变形内核网络。arXiv预印本arXiv:1910.08373(2019)“},{”key“:”1_CR20“,”doi断言“:”crossref“,”非结构化“:”Klokov,R.,Lempitsky,V.:逃离细胞:用于识别3D点云模型的深层Kd网络。在:《IEEE国际计算机视觉会议论文集》,第863\u2013872页(2017),“DOI”:“10.1109\/ICCV.2017.99”},{“key”:“1_CR21”,“非结构化”:“Krizhevsky,A.,Hinton,G.等人:从微小图像中学习多层特征(2009)”},{“key”:“1_CR22”,“DOI断言为”:“crossref”,“非结构化”:“Landrieu,L.,Simonovsky,M.:用叠加图进行大尺度点云语义分割。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第4558\u20134567页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00479”},{“key”:“1_CR23”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Li,J.,Chen,B.M.,Hee Lee,G.:SO Net:点云分析的自组织网络。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录,第9397\u20139406页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/CVPR.2018.00979”},{“key”:“1_CR24”,“unstructured”:“Li,Y.,Bu,R.,Sun,M.,Wu,W.,Di,X.,Chen,B.:PointCNN:X变换点上的卷积。摘自:《神经信息处理系统进展》,第820\u2013830(2018)页“},{“key”:“1_CR25”,“series-title”:“计算机科学讲义”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first 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