6 点云
本节课学习居于图模型的点云，即将点云看成一副图，捕获点云中长程的依赖关系（之前点云方法都是学习基于点云的局部特征），
动态图神经网络 DGCNN
动态采样点云POINTASNL
Permutation invariance 排列不变性
Capture local geometric 捕获局部几何图形
Long-range dependency 长程依赖性
1 dynamic gragh cnn
Directed graph g=(v, ε)
V={1,….,n}
边特征，Eij ,(I,j)属于边，
节点链接哪些边，根据它连接的边的特征表达，再来算点的特征，这是他的宏观流程。
‘下面看数学定义和表达式
节点 node 每个节点都有他特征表示，node feature :X 例如节点坐标 颜色等都是它的特征。假设在一般情况下。X表示特征’
节点特征 变特征 节点特征，逐渐扩大感受野，
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标签：node,第六课,特征,模型,长程,点云,节点 From： https://www.cnblogs.com/shiliuyuan/p/16823736.html