초록
본 논문에서는 3D 포인트 캡슐 네트워크(3D point-capsule networks)를 제안합니다. 이는 희소 3D 포인트 클라우드를 처리하면서 입력 데이터의 공간적 배열을 유지하도록 설계된 오토인코더입니다. 3D 캡슐 네트워크는 우리의 새로운 통합 3D 오토인코더 공식화의 직접적인 결과로 나타납니다. 이들의 동적 라우팅 방식과 우리의 접근법에서 사용되는 독특한 2D 잠재 공간은 객체 분류, 객체 재구성, 부분 세그멘테이션 등의 일반적인 포인트 클라우드 관련 작업에서 개선점을 가져오는 것으로 우리들의 광범위한 평가를 통해 입증되었습니다. 또한, 부분 보간 및 교체와 같은 새로운 응용 프로그램을 가능하게 합니다.