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

本文提出了一种新型的卷积操作符，通过将全局上下文信息与卷积融合，增强了点云数据中特征的区分度，从而解决了旋转不变性卷积的性能问题，并在多项点云任务中实现了最先进的结果。

Aug, 2020

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

研究了 3D 点卷积中平移不变性和等变性的关系，并使用旋转等变对齐改进了卷积网络，实现了物体分类和语义分割方面的表现提升，减少平移不变和标准 3D 深度学习方法之间的差距。

Dec, 2020

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

使用随机特征方法学习三维点云数据的旋转不变函数，达到与通用旋转不变神经网络相匹配或超过分子性质预测和形状分类任务性能的方法，同时比竞争的核方法具有数量级更小的预测延迟。

Jul, 2023

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

本文提出了一种旋转不变的深度点云网络，通过结合点的位置信息和关系特征的嵌入块，实现了对点云的分类和语义分割，能够在处理点云输入时保持状态 - of-the-art 分类性能。

Nov, 2020

基于不可学习算子（梯度、排序、局部二值模式、最大值等），本研究设计了一套旋转不变卷积操作（RIConvs），与传统卷积操作具有相同数量的可学习参数和类似的计算过程，可相互替换。在不同数据集上的实验证明，RIConvs 明显提高了卷积神经网络的准确性，尤其是在训练数据有限的情况下，RIConvs 能进一步提升模型性能。

Apr, 2024

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