[NIPS 2017]PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning onPoint Sets in a Metric Space

语雀（原文内容多一点，CSDN导不进来）

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在之前的文章中分析了PointNet网络是如何进行3D点云数据分类与分割的。但是PointNet存在的一个缺点是无法获得局部特征，这使得它很难对复杂场景进行分析。在PointNet++中，作者通过两个主要的方法进行了改进，使得网络能更好的提取局部特征。第一，利用空间距离（metric space distances），使用PointNet对点集局部区域进行特征迭代提取，使其能够学到局部尺度越来越大的特征。第二，由于点集分布很多时候是不均匀的，如果默认是均匀的，会使得网络性能变差，所以作者提出了一种自适应密度的特征提取方法。通过以上两种方法，能够更高效的学习特征，也更有鲁棒性。

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导览

【PointNet作者亲述】90分钟带你了解3D物体检测算法和未来方向！

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斯坦福大学在读博士生祁芮中台：点云上的深度学习及其在三维场景理

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pointnet++翻译

一、背景

pointnet缺陷：没有平移不变性、没有局部特征提取能力、没有考虑点之间的关系
这些缺陷急需解决。

二、解决的问题

1.解决pointnet的缺陷，获得特征提取能力更好的网络。
2.多层次结构特征学习。
3.点的稀疏与稠密对特征提取的影响

三、方法

论文中说了很多官话，有兴趣的可以去看下，我稍微简洁点。

1.思路：在局部区域中用pointnet做递归

1.先根据空间距离的度量将点云划分到一些局部的区域中，这些区域可以是重叠的，再对每个小区域采用pointnet聚合特征，将每个区域聚合成一个带有特征向量的点，到此为止，庞大的点云转化为了：少量的点+包含区域特征的特征向量。处理和抽象一组点产生具有较少元素的新集合。
2.获得的新点云重复上面的工作，以扩大特征深度和广度。

举例，现在有一个点云$(x,y)$，它的一个局部区域中有个点$(u,v)$，用pointnet聚合区域

得到$(X,Y,F)$,$F$是该区域特征向量，用$(X,Y,F)$代表区域所有点。

所以就将原始点云$(X,Y)$转化成特征点云$（Y,Y,F）$,特征点云点数更少，具有更高维度的信息$F$
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这就是作者文中提到的操作Set Abstraction:
farthest point sampling + grouping + pointnet
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2.网络结构

2.1 set abstraction

用两个SA（set abstraction）组成多层点集特征学习网络，SA由三个关键层组成：采样层，分组层和PointNet层。

采样层从输入点中选择一组点，这些点定义了局部区域的质心。 然后，分组层通过查找质心的相邻点来构建局部区域集。PointNet层使用mini-PointNet将局部区域编码为特征向量。

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2.1.1 输入：

SA采用$N\times (d+c)$矩阵作为输入

其中：
d代表d维坐标，比如xyz坐标中d=3；
c代表c维特征；

2.1.2 输出：

它输出具有d-dim坐标的 N’个子采样点的N’×（d + C’）矩阵和总结局部上下文的新 C’-dim特征向量。

$(N,(d+c))$ ————> $(N^{\prime },(d+c))$ ————>$(N^{\prime },(d+c^{\prime }))$

图中k是区域中的k个点

2.1.3 Sampling layer

最远点采样，网上介绍太多，不讲。
其实最远点采样会丢失点云的强度信息，看看后面有什么发现吧。

2.1.4 Grouping layer

$(N,(d+c))$ ————> $(N^{\prime },k,(d+c))$
K最近邻（kNN）/Ball query，太多，不讲

2.1.5 PointNet layer

$(N,k,(d+c))$ ————>$(N,(d+c1))$
作者还把k个点坐标替换成质心的相对坐标，意义何在，不知道。

2.2 Classification

分类任务：直接最大池化再经过全连接层$(fc)$进行全局分类。
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2.3 Segmentation

分割任务：往回插值和向上卷积得到每个点的分类，好好思考网络的过程就可以理解。
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2.4 总结构

最终得到整个网络。

四、难点

分组过程中，点的稠密与稀疏会影响特征
MSG：广度
MRG：深度
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性能测试，随机丢失点：

五、结果

Scene Parsing

Better accuracy with hierarchical learning

Robust layers for non-uniform densities (MSG) helps a lot

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六、总结

一句话总结：分组操作使得点与点之间有了联系，使得局部特征提取有了可能。点的体素化是为了使用cnn，分组操作让pointnet也可以使用cnn思想，而且是直接处理点，因为之前说过pointnet就是为了直接处理点获得特征。所以pointnet的精髓在于分组思想。

最远点采样采集的点大部分都是稀疏点，越密集的地方采集越少，会使得分组得到的点非常少