点云深度学习系列五 RSNet 整体框架 初始 n*d 的点云首先经过输入特征提取块 (3 卷积层每层 64 个 1*1 滤 波器 ) 输出 n*din 大小的特征 Fin 通过 x y z 三个方向的切片池化层将无 序点云转换为有序序列采用双向 RNN处理序列更新特征采用切片上池化 层映射回每个点最后经过输出特征提取块 (3 个 1*1 卷积层输出维度为 512 256K) 处理 Fsu( 切