如何将3D点云检测框架改写为长尾词？

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概述：基于深度学习的3D点云检测框架——pointNet——学习其对应的空间编码，利用所有点的特征得到全局点云特征，pointNet++——多层级特征提取结构，Point-NN——3D特征提取的非参数编码。

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）