简述
基于深度学习的3D点云检测框架
内容
pointNet——学习其对应的空间编码，利用所有点的特征得到全局的点云特征
pointNet++——多层次特征提取结构
Point-NN——3D特征提取的非参数编码器和点云特征匹配库（0参数量、0训练）
Point-PN——在Point-NN的每个阶段插入线性层（少量参数量）
非参数编码器提取特征：
最远点采样（FPS）、k近邻（k-NN）、三角函数（Trigonometric Functions）和池化（Pooling）
