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SPLATNet:用于点云处理的稀疏网格网络。我们提出了一种处理点云的网络体系结构,该体系结构直接对高维晶格中稀疏样本集表示的点集合进行操作。天真地将卷积应用到这个晶格上,随着晶格尺寸的增大,无论是在内存还是计算成本方面,都很难实现。相反,我们的网络使用稀疏的双边卷积层作为构建块。这些层通过使用索引结构将卷积仅应用于晶格的占用部分来保持效率,并允许灵活规范晶格结构,从而实现分层和空间感知特征学习以及联合2D-3D推理。基于点的表示和基于图像的表示都可以很容易地合并到具有这些层的网络中,并且生成的模型可以以端到端的方式进行训练。我们给出了三维分割任务的结果,其中我们的方法优于现有的最新技术。