So-Net 簡介
基本信息（可跳過）
SO-Net: Self-Organizing Network for Point Cloud Analysis. CVPR 2018, Salt Lake City, USA Jiaxin Li, Ben M. Chen, Gim Hee Lee, National University of Singapore.
SO-Net is a deep network architecture that processes 2D/3D point clouds. It enables various applications including but not limited to classification, shape retrieval, segmentation, reconstruction. The arXiv version of SO-Net can be found here and the code can be found here.
Abstract
（原論文的翻譯 參考 [[SO-Net:點雲分析的自組織網絡]]）(https://blog.csdn.net/elliottzheng/article/details/81111915)
本文提出SO-Net，一種用於無序點雲深度學習的置換不變網絡結構。 SO-Net通過構建自組織映射（SOM）來模擬點雲的空間分佈。基於SOM，SO-Net對單個點和SOM節點進行分層特徵提取，最終用單個特徵向量來表示輸入點雲。網絡的感受野可以通過進行點對節點的kNN(k近鄰搜索)系統地調整。在識別點雲重建，分類，對象部分分割和形狀檢索等任務中，我們提出的網絡表現出的性能與最先進的方法相似或更好。另外，由於所提出的架構的並行性和簡單性，所以訓練速度比現有的點雲識別網絡快得多。
本文的主要貢獻如下：
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我們設計了置換不變網絡 - 顯式利用點雲空間分佈的SO-Net。
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通過在SOM上進行點到節點的kNN搜索，可以系統地調整感受野重疊來執行分層特徵提取。
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我們提出一種點雲自動編碼器作爲預訓練，以改善各種任務中的網絡性能。
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與最先進的方法相比，在各種應用中獲得相似或更好的性能，並且訓練速度顯著加快。
還有一些論文內容，可以直接看論文或者 這篇博客。本文主要講解具體內容和細節。
SOM
這篇文章的重點還是SOM。SOM還有SOFM，除了名字不同沒找到什麼區別。So-Net使用的是神經元排列中的二維平面陣，輸出層每個神經元同它周圍的其他神經元側向連接，排列成棋盤狀平面，如下圖所示。
來張維基百科上的SOM示意圖。
簡單來說，離數據越近的節點向數據移動的越多，數輪迭代後就可以使用平面陣表示數據。
好了，So-Net 論文翻譯也有挺多，直接看下原文或者翻譯最好。下面寫個程序的解析。