PointNet

三维点云数据无序又稀疏，早期方法只能先转成体素或多视角图片再处理，损失精度还浪费算力。PointNet 是斯坦福的开创性工作，第一个直接以原始点云为输入做三维分类和分割的深度学习模型。

它奠定了点云深度学习的基础，被广泛应用于自动驾驶、机器人和三维视觉研究。

软件功能

直接处理点云：无需转换。

分类分割：物体与部件。

开创性：领域奠基之作。