然而，根据设计，PointNet 无法捕获由度量空间点所在的局部结构，从而限制了其识别细粒度模式和对复杂场景的泛化能力。在这项工作中，我们引入了一个分层神经网络，该网络以递归方式将PointNet应用于输入点集的嵌套分区。通过利用度量空间距离，我们的网络能够以不断增加的上下文尺度学习局部特征。通过进一步观察点集通常以不同的密度采样，这导致在均匀密度下训练的网络的性能大大降低，我们提出了新的集合学习层来自适应地组合来自多个尺度的特征。实验表明，我们名为PointNet++的网络能够高效、稳健地学习深度点集特征。特别是，在具有挑战性的3D点云基准测试上获得了明显优于最新技术的结果。 根据这段文字来说明一下他的研究背景

根据这段文字，作者的研究背景是围绕PointNet模型展开的。PointNet是一种用于处理3D点云数据的神经网络模型，但其存在一些限制，包括无法捕获局部结构、无法识别细粒度模式和在复杂场景中的泛化能力受限等问题。

为了解决这些问题，作者引入了一个分层神经网络，通过递归地将PointNet应用于输入点集的嵌套分区。通过利用度量空间距离，这个网络能够学习局部特征，并逐渐增加上下文尺度。此外，作者还观察到点集通常以不同的密度采样，因此提出了新的集合学习层，以自适应地组合多个尺度的特征。

通过实验验证，作者提出的名为PointNet++的网络在处理深度点集特征时表现出高效和稳健的学习能力，并在具有挑战性的3D点云基准测试中取得了比最新技术更好的结果。因此，作者的研究背景主要集中在改进PointNet模型以应对处理3D点云数据时遇到的挑战。

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具体来说，MLP解码器需要接受特征点和匹配结果作为输入，并输出摄像机的运动轨迹和3D场景地图。为了提高精度和鲁棒性，通常会采用一些技巧，如使用RANSAC算法剔除错误匹配、使用光流跟踪来估计相邻帧之间的运动等。