pointnet中多层感知机的作用

PointNet 中的多层感知机（MLP）用于对点云数据进行特征提取和分类。在 PointNet 中，每个点都是一个特征向量，而 MLP 用于对这些特征向量进行处理，提取出更高级别的特征表示。具体来说，每个 MLP 由两个全连接层组成，它们将输入的点特征向量映射到更高维度的特征空间中。这些高维特征可以帮助模型更好地识别和分类点云中的不同对象。

在 PointNet 中，MLP 是在点云中提取特征的关键组件之一。通过多层感知机，PointNet 可以学习到具有更好判别性的特征表示，从而提高模型的分类性能。