![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/67e/48d/28c/67e48d28c83dfc4951960c2b688e2279.jpg)
Приветствую всех!
В этой публикации я попробую максимально просто и наглядно рассказать о сверточном слое для point cloud. Перед вами статья, объясняющая KPConv — метода работы с облаками точек без их преобразования в промежуточные форматы, такие как воксели. Моя недавняя задача, связанная с совмещением облаков точек, заставила обратиться к нейронным сетям из за разной плотности точек в местах пересечений. И вот, исследуя возможные подходы, я обнаружил решение в котором использовали KPConv, который позволил извлекать признаки из точек по аналогии извлечений признаков из пикселей.
Информации на русском языке о данной структуре очень мало, поэтому я постарался сделать материал доступным и содержательным.