论文笔记：Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds
DGCNN 是对 PointNet 的改进，PointNet 网络每个点单独提取特征缺乏局部关联。DGCNN 提出了 EdgeConv 就是对它的改进。
1 网络结构
DGCNN 网络结构如下图所示，可以看出其整体架构和 PointNet 是基本一致的，主要区别就是将其中的 MLP 替换成了 EdgeConv。
2 EdgeConv
2.1 EdgeConv 结构
上图是 EdgeConv 的示意图。假设一个F维点云 其中 F 表示每个点的维度，最简单的可能是 x,...
论文笔记：GCNv2: Efficient Correspondence Prediction for Real-Time SLAM
GCNv2 是一个专门针对几何匹配的描述子网络，是对 GCN 的改进版主要工作如下：1）与常见深度学习特征匹配的性能并且显著减少了前向运算的时间；2）加入了二值化层，生成二值特征。
1 GCNv2 网络结构
GCNv2 网络结构如下图所示：
这一结构不必赘述，其实跟 SuperPoint 很像，不过 Descriptors 部分是把 Keypoints 直接拿来取了相应的部分。PixelShuffle （有人也叫作 Sub-pixel Convolution 或者亚像素卷积）在文章（《Real-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient...