近年、深層学習を用いた点群記述子は、場所の認識タスクにおいて素晴らしい結果を達成しています。 しかし、点群のスパース性のために、点群の識別可能な局所的特徴をどのように抽出して 効率的に大域的な記述子を形成する方法は、依然として困難な問題である。 本論文では、効率的な検索のために点群から差別的な大域記述子を学習するために、ピラミッド型点群変換ネットワーク(PPT-Net)を提案する。