pointnet [1] 是处理点云point cloud分

Pointnet [1] 是处理点云（point cloud）分类或分割的一种深度学习模型。本篇文章将会介绍点云资料的特性，以及简介 Pointnet。

没有顺序：Point cloud 是一堆点的集合，因此没有顺序。

点与点之间存在空间关系：例如说构成一个物体的表面。

第三步是利用一个 max pooling 产生 1024 维的 global feature，使用 max pooling 的原因是因为利用最大值可以解决 point cloud 中的顺序问题（论文中有证明）。最后如果是要分类的话，加上数个 linear layer 就完成了，而如果要解决分割问题的话，将会把 global feature 跟每个点的 feature map 合并起来，再估计出每个点对于每个分类的几率为多少，进而分割整个 point cloud。