pointnet++属于CNN吗？

PointNet++是一种基于神经网络的模型，它采用了卷积神经网络（CNN）的思想，但在网络结构上与传统的CNN有所不同。PointNet++模型的主要特点是可以直接处理点云数据，并且具有旋转不变性和置换不变性等优点，适用于点云分类、分割和目标检测等任务。

具体来说，PointNet++模型是由多个局部特征提取器和全局特征提取器组成的，其中局部特征提取器采用了类似于传统CNN的卷积和池化操作，用于提取点云中局部的特征表示；全局特征提取器则使用了一种特殊的池化操作，能够对整个点云进行特征提取，得到点云的全局特征表示。最终，这些局部和全局的特征表示被整合在一起，用于点云的分类、分割和目标检测等任务。

因此，可以认为PointNet++是一种基于神经网络的模型，采用了CNN的思想，但在网络结构上有所创新，并且能够直接处理点云数据，具有较好的性能。