Brief
这里是视频连接，很新的一个分享，B站上还有很多类似的分享会，微软亚洲研究院的分享会也很有价值。这篇博客主要的内容是对此次分享的内容做一个简单的记录，对入门的自己了解这方面有一个不错的引导。
3D representations
- multi-view
- voxel
- mesh ---->GNN
- image+deapth
- point-cloud----> gnn+cnn
point cloud
- raw data
- 3D shape
- simple representation
- open problem
datasets
- princeton Modenet（1 k）
- shapenet （2k）
- partnet (CVPR19 很新，标注很新，新提出来，好没开始开发，而上述两个数据集已经精度很高了)
- Stanford 3D indoor scence （8K,CVPR 16）
- semantic 3D （ISPRS17 ,4 BILLION）
- ScanNet (seg+det,CVPR17)
- KITTI
- nuScence（CVPR19,自动驾驶）
challenges
- unordered —>置换排列不变性
- rigid transform ---->刚性变换鲁棒性
- large-scale data ---->高效性
Brief review
PointNet family
pointnet
- shared MLP+max pool（置换不变性） +T-NET(刚性变换铝棒性)
- 没有局部范式，CNN是有局部的，因此后续出现局部特征提取的
pointnet++
- sampleing +grouping +Pointnet
首先是采样一些点，然后把这个点为中心选取一个局部，然后在对这些局部领域采用一个共享的pointnet 得到其特征表示，这个共享的pointnet就像是CNN的卷积核（体会共享的含义！！）
F-pointnet
flowNet 3D,CVPR19（光流估计）
- set cov layer （类似pointnet++）+pointnet+upcov layer
Regular processing
voxelNet
SPLATNet（CVPR18）
- 双边卷积+高维晶格空间+哈希
PCNN (SIGGRAPH 18)！
- 没有损失的投影到grid空间
- 理论性很强。
PointCNN （NIPS18）！！
- end to end（优雅）
- 卡房变换矩阵？？？（同时加权和置换，把输入的点云变成一个规范的表示，后许直接进行卷积）
- 局部特征+升维特征
PointSIFT （arXiv18）！！
对每一个中心点，选择一个领域点。
沿着轴编码，按照顺序对后面的每一个轴进行特征卷积
scale-awared
SO-NET(cvpr18)！！
- 自组织映射
- 关键点
特征点映射
pointwise CNN（CVPR18）！！！
【图】
暴力规则化
Kd-Tree（ICCV17）
encoder+decoder
FCPN（ECCV18） ！
- 处理大量的点云，全卷积的范式
- 3D grid+pointnet+3D CNN（和voxel很像）
graph-based modeing
DGCNN(TOG19)
- 边缘卷积，动态图网络
GCNN (MM18)
Gan for point cloud (ICLR19) !!
【图】
Spectral graph conv
谱域做卷积
superpoint Graphy(CVPR18) ！！!!
- minimal partition +GCN
oversegmentation （CVPR18）!
上文的改进
Deep GCN(ICCV19)!!!
- 残差引入Graph learning
Convolution kernel
KC-NET(CVPR18)!!
- 定义核，不同的核对局部有不同的响应。
KPConv (arixv19) !!
MCCNN
- 蒙特卡洛卷积
- 处理密度不一致的问题
PointConv(CVPR19)！
GeoCNN(CVPR19)！！
Tangent Conv（CVPR18）!!
- 投影+插值
ACNN(CVPR19) ！！
- 环形卷积
pointWEB(CVPR19)
- 不仅仅局部，每一个点也会探究和所有点之间的关系
Robutness
rigid transformation
- data augmentation
- align
T-net
sampling density
- multi-sacle
- 蒙特卡洛引入
一些研究(旋转不变性)
Sphenrical CNNS(ICLR 18 best paper)
CluesterNet (CVPR19)！！
- 直接构造一组旋转不变性的工作
RS-CNN(CVPR19) !!!
DensePoint (ICCV19)
等把pointpillars的实验和改进搞定了再继续跟