【点云处理】开源 | DPC：增加点卷积的接受域大小，易于集成到大多数现有的点卷积网络中！

论文地址： http://arxiv.org/pdf/1907.12046v3.pdf

代码： 公众号回复：08061081204

来源： 亚琛工业大学

论文名称：Dilated Point Convolutions: On the Receptive Field Size of Point Convolutions on 3D Point Clouds

原文作者：Francis Engelmann

内容提要

在本文中，我们提出了扩张点卷积(DPC)。在一项彻底的消融研究中，我们表明，接受野的大小直接关系到3D点云处理任务的性能，包括语义分割和目标分类。点卷积被广泛用于有效地处理3D数据表示，如点云或图。然而，我们观察到，点卷积网络的接受域大小本身是有限的。我们的扩张点卷积缓解了这一问题，它们显著增加了点卷积的接受域大小。重要的是，我们的扩展机制可以很容易地集成到大多数现有的点卷积网络中。为了评估最终的网络架构，我们将接受域可视化，并在流行的点云基准上报告比赛得分。

主要框架及实验结果

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