معالجة سحاب النقاط تعتبر تحديًا كبيرًا، نظرًا لأن الأشكال المتنوعة الناتجة عن النقاط غير المنتظمة غالبًا ما تكون صعبة التمييز. يتطلب فهم الشكل الغامض بشكل شامل معلومات دلالية سياقية كافية، ومع ذلك فإن عددًا قليلاً من الدراسات يركز على هذا الجانب. في هذا العمل، نقترح معمارية "DensePoint" العامة التي تتعلم تمثيلًا سياقيًا كثيفًا لمعالجة سحاب النقاط. من الناحية التقنية، توسّع DensePoint التحويلات العصبية الشبكية المنتظمة (CNN) على التكوينات غير المنتظمة للنقاط من خلال تعميم عملية التحويل (convolution)، بحيث تحافظ على التحويل التبادلي للنقاط، وتحقق تعلمًا استنتاجيًا فعّالًا للأنماط المحلية. من الناحية المعمارية، تستمد DensePoint إلهامها من نمط الاتصال الكثيف (dense connection)، لجمع متكرر للمعاني متعددة المستويات والمقاييس في هيكل عميق متعدد الطبقات. نتيجة لذلك، يمكن لـ DensePoint اكتساب معلومات سياقية كثيفة ومعاني غنية بطريقة عضوية، مما يجعلها فعّالة للغاية. وقد أكدت تجارب واسعة على معايير صعبة في أربع مهام مختلفة، بالإضافة إلى تحليل دقيق للنموذج، أن DensePoint تحقق أداءً متقدمًا على مستوى الحالة الحالية (state-of-the-art).