PointNet网络结构详细解析

一、重要知识点

Transforming point clouds data to regular 3D voxel grids or collections of images, however, renders(cause to be) data unnecessarily voluminous(length, vast) and introducing quantization artifacts, obscure(conceal) natural invariances of the data.
PointNet learns to summarize an input point cloud by a sparse set of key points, which roughly corresponds to the skeleton of objects.
将点云体素化会改变点云数据的原始特征，造成不必要的数据损失，并且额外增加了工作量，而 PointNet 采用了原始点云的输入方式，最大限度地保留了点云的空间特征，并在最终的测试中取得了很好的效果。
A symmetric function is invariant to the input order. For example, + and * operators are symmetric binary function.
Treat the input as a sequence to train an RNN.
相同的点云在空间中经过一定的刚性变化（旋转或平移），坐标发生变化，但希望网络都能正确的识别出物体（Special Transform Network, STN），但最终实验结果和后续论文PointNet++表示，STN并无多大作用。
基本思想：对输入点云中的每一个点学习其对应的空间编码，之后再利用所有点的特征，得到一个全局的点云特征。
第一次input transform是对空间中点云进行调整，直观上理解是旋转出一个有利于分类或分割的角度（点云的刚性变化），第二次feature transform是对提取出的特征进行变换，类似点的刚性变化，想利用这个得到一个有利于分类的特征角度（上一个是dim=3，这一个是dim=64罢了，没有本质区别）。

二、详细网络架构
解析详细结构时需注意以下几点：

kernel_shape = (kernel_h, kernel_w, num_in_channels, num_output_channels)，实现conv2卷积时代码中定义的卷积核大小。
tf_util.conv2d: activation = tf.nn.relu, batch_norm_for_conv2d ，每次卷积时均使用了relu和bn，画图时不再画出。
数据维度表示-(B, H, W, C)，B=Batch, H=Height, W=width, C=channel，画图时省略了B，只画了后三维，但书写时没有省略。

<1> Classification Network

<2> Segmentation Network

<3> T-net（input transform和feature transform分开看，只是画一起了，所以第一张图中这两个不是合并，只是后面的步骤相同）

三、整体感知

其中，h、r都是mlp，g是Maxpool。

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