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点云卷积
01 02
PointCNN++：在原生点上执行高性能卷积
PointCNN++: Performant Convolution on Native Points
把稀疏卷积从体素推广到原始高精度点坐标，并以 MVMR 形式实现专用 GPU kernel，可直接替换体素骨干用于点云配准等需要几何精度的任务，兼顾显存与速度。
学习基于坐标的卷积核用于连续 SE(3) 等变且高效的点云分析
Learning Coordinate-based Convolutional Kernels for Continuous SE(3) Equivariant and Efficient Point Cloud Analysis
用坐标网络在双陪集空间上显式参数化卷积核，可在保持严格 SE(3) 等变的同时把显存开销压到可做大规模点云语义分割的程度，是替代组卷积做等变特征提取的可复用核架构。