本文提出了一种新型的点云卷积运算符，实现了旋转不变性，通过使用旋转不变的几何特征设计点云学习的卷积运算符，解决了点排序问题，并将其作为神经网络的基本构建块，能在 6 自由度变换下具有稳健性，在物体分类和分割等任务中表现出高精度。
Aug, 2019
本文提出一种简单且有效的卷积算子，通过设计强大的旋转不变特征来增强特征描绘能力，实现旋转不变性，并在真实和合成的点云分类、部分分割和形状检索实验中取得了挑战性旋转下的最先进精度。
Feb, 2022
本文介绍了一种新的卷积操作 PointConv，此操作可用于处理 3D 点云并建立深度卷积神经网络，该网络具有创建非线性函数权重和密度函数的功能，实验表明，PointConv 可用于挑战性的语义分割基准测试，并在 2D 图像的结构相似情况下提供类似于卷积网络的性能。
Nov, 2018
本文提出了一种新的低层纯旋转不变表示，以替代常见的 3D 笛卡尔坐标作为神经网络的输入，并介绍了一种网络结构来将这些表示嵌入为特征，编码点与邻居之间以及全局形状结构之间的局部关系，并通过区域关系卷积来编码局部和非局部信息以缓解因旋转不变表示引起的全局信息丢失。在多个点云分析任务上评估我们的方法，包括形状分类、部件分割和形状检索，实验结果表明与现有技术相比，我们的方法在任意方向上的输入上实现了一致且最佳的性能。
Mar, 2020
这篇论文提出了 PointCNN，这是一个简单且通用的框架，用于从点云中进行特征学习和卷积运算，以克服点云中的不规则性和无序性，实现对点云进行特征提取、形状信息保留和点排序。实验表明，它在多个挑战性的基准数据集和任务上实现了与最先进的方法相媲美或更好的性能。
Jan, 2018
本文提出了一种面对各种几何变换，特别是旋转的局部到全局表示学习算法，该算法利用基于图卷积神经网络的多级抽象构建描述符层次结构，以自底向上的方式对输入对象的旋转不变形状信息进行编码，并通过对三维点的随机采样有效地使学习到的表示对输入数据的变化具有鲁棒性。该算法在旋转增强的三维物体识别和分割基准测试上表现出最先进的性能。
Oct, 2020
本文介绍了一个使用 3D 点云进行语义分割和对象识别的卷积神经网络，其中核心是点卷积，这是一种可以在点云的每个点上应用的新型卷积算子，并且网络设计简单且能在语义分割和对象识别任务中获得可比较的准确性。
Dec, 2017
本论文提出了一种基于局部图表示的点云学习框架，通过学习内部的三维几何特征并使用基于图卷积网络的特征提取网络来实现三维变换不变性，这种方法在分类和分割任务中取得了最先进的性能和有竞争力的性能，具有重要的研究意义。
Dec, 2018
本文介绍了一种新型灵活卷积方法，及其 GPU 实现，以适应不规则的 3D 点云数据，并在百万级数据集上获得了显著提升。该方法具有较小的参数和存储需求，是首个能同时处理 700 万个点的有效方法。
Mar, 2018
该研究提出了一种基于动态数据结构的卷积方法，通过全局 - 本地树结构维护局部领域信息，以及增量坐标区间树实现快速点云插入和邻域查询，从而解决在线语义三维分割与 RGB-D 重建中的挑战，实现跨帧时间上的信息融合。