[论文链接]
\qquad 这篇文章中作者提出了一个支持动态特征聚合的网络DAR-Net 。DAR-Net的核心思想是生成一个自适应的  ， 这个结构既考虑了场景的复杂结构也结合了局部几何特征 。提供可变的半局部感受野和权重，成为了连接局部卷积特征提取器和全局循环特征聚合器的桥梁 。

文章插图
\qquad 如上图所示，我的理解所谓就是一些能够反映点云集合特征的 。
\qquad 网络的如上图所示，首先根据点云无监督、自适应地学习，使其合理分布在点云中 。这个过程作用类似于从下图的a到b（node个数应人为指定） 。
\qquad 然后从点云中学习局部的逐点特征，编码后的局部特征被动态地聚合到骨架中，作为信息抽象的中间尺度 ， 得到node-wise的特征 。
【Net: Dynamic Aggregation Network for Sem】\qquad 定义 P N = { p i ∣ 0 < i ≤ N } P_N=\{p_i|0PN?={pi?∣0

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