2018年8月8日 （周三）晚上 19:00，由卜瑞给大家带来一次公开课，公开课题目为：点云深度学习PointCNN介绍
卜瑞：现于山东大学交叉研究中心就读研究生，师从陈宝权教授，主要研究方向为计算机视觉与深度学习。研究生期间跟随李扬彦教授进行PointCNN的研究。现于阿里巴巴AI Labs实习。
近年来，随着激光雷达，深度相机等三维传感器在机器人，无人车甚至智能手机上的应用，点云数据的来源越来越丰富，应用也越来越广泛。研究点云数据的特征学习对提升三维环境感知能力具有重要的意义。卷积神经网络在众多领域取得了很好的效果，但相比图像这种结构化存储的数据，在无序的点云数据上无法直接使用卷积核来获取信息。
为了解决这个问题，PointCNN提出了一种称为X-变换的方法，从输入点学习到的一组权值X，进而使用这组权值对各点相关联的特征进行重新加权和排列。 通过X-变换，编码了输入点的形状特征，同时当输入点的顺序变化时, X能够相应地变化，使加权和排列之后的特征与输入点顺序近似无关。
基于X-卷积，PointCNN实现了一种类似经典CNN的层级卷积结构。这种架构可以有效的进行点云特征学习，可作为一种通用架构完成点云分类，点云语义分割等多种任务，并刷新了多项三维点云分类和分割数据集的记录。
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