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目前人们对二维图像的研究已经取得了非常好的结果,然而随着深度学习的发展,研究正在逐步由二维向三维数据发展,并且应用领域越来越广泛,比如自动驾驶领域的三维场景建模,VR虚拟环境等。对三维数据的研究也逐渐实现了由有序输入到无序输入的过度并且取得了很高的成绩。Point Net则是第一个突破点云数据无序性输入的深度神经网络,值得人们深入的研究和借鉴。但是目前对破损和遮挡的点云数据问题还有待研究。本文着重对Point Net进行了深入研究并对点云数据进行了攻击和测试。测试发现当点云数据dropout约75%以后物