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点群 (point cloud) を扱うニューラルネットワークの系譜 - Qiita
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点群 (point cloud) を扱うニューラルネットワークの系譜 - Qiita
概要 PointConvを題材に点群 (point cloud) を深層学習で扱う方法の歴史と画像 (密な離散座標データ) の... 概要 PointConvを題材に点群 (point cloud) を深層学習で扱う方法の歴史と画像 (密な離散座標データ) のCNNを点群 (疎な連続座標データ) に一般化した話です。論文ではもう少し計算効率化の話とかもあるんですが、それは省略します。 背景 点群とその特徴 wikipediaによると、点群とは「コンピュータで扱う点の集合のこと」であり「多くの場合、空間は3次元であり、直交座標 (x, y, z) で表現されることが多い」です。LiDARなんかで集められたデータです。 位置 (xyz) の他に色 (RGB) や法線の情報が載っていることもあるようです。 点群の特徴 (問題点) が後で紹介する PointNet の論文に述べられています。 Unordered (順不同) Interaction among points (近い点同士の相互関連) Invariance unde