We follow recent practice [1]}, [2]} to use the PointNet++ as our default backbone network for a fair comparison. The backbone network has four set abstraction layers and two feature propagation layers. For each set abstraction layer, the input point cloud is sub-sampled to 2048, 1024, 512, and 256 points with the increasing receptive radius of 0.2, 0.4, 0.8, and 1.2, respectively. Then, two feature propagation layers successively up-sample the points to 512 and 1024, respectively.

Мы следуем недавней практике [1]}, [2]} и используем PointNet++ в качестве основной сети для справедливого сравнения. Основная сеть имеет четыре слоя абстрагирования и два слоя распространения признаков. Для каждого слоя абстрагирования входное облако точек субдискретизируется до 2048, 1024, 512 и 256 точек соответственно, с увеличивающимся радиусом восприятия 0,2, 0,4, 0,8 и 1,2. Затем два слоя распространения признаков последовательно увеличивают количество точек до 512 и 1024 соответственно.