전술 한 바 와 같이 , 포인트 클라우드 데이터 에 는 대량 의 포인트 가 포함 되 고 , 단계 202 의 처리 를 통할지 라도 , 또한 많 은 계산 량 이 줄 었 지만 , 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 는 여전히 대량 의 포인트 가 포함 되 어 있 으므로 , 포인트 클라우드 신경망 을 통해 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 대해 직접 처리 를 수행 하 면 , 계산 량 은 여전히 크 다 . 또한 , 포인트 클라우드 신경망 의 하드웨어 구성 에 의해 한정 되 며 , 계산 량 이 너무 많 으면 후속 처리 속도 에 영향 을 미치 고 , 정상 적 인 처리 조차 수행 할 수 없 으므로 , 포인트 클라우드 신경망 에 입력 된 물체 의 포인트 클라우드 데이터 의 포인트 의 개수 에 대해 한정 할 필요 가 있 고 , 상기 물체 포인트 클라우드 데이터 에서 의 포인트 의 개수 를 제 1 기 설정 값 까지 감소 시키 며 , 제 1 기 설정 값 은 구체 적 인 하드 워 에 구성 에 따라 조정 될 수 있 다 . 하나 의 가능 한 구현 형태 에 있 어서 , 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 대해 랜덤 샘플링 처리 를 수행 하 여 , 개수 가 제 1 기 설정 값 인 포인트 를 획득 하 며 ; 다른 가능 한 구현 형태 에 있 어서 , 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 대해 가장 먼 포인트 샘플링 처리 를 수행 하 여 , 개수 가 제 1 기 설정 값 인 포인트 를 획득 하 며 ; 또 다른 하나 의 구현 형태 에 있 어서 , 물체 의 포인트 클라우드 데이터 에 대해 균일 한 샘플링 처리 를 수행 하 여 , 개수 가 제 1 기 설정 값 인 포인트 를 획득 한다 .