随着三维深度学习越来越成为近期研究的热点，基于栅格化的数据处理方法也越来越受欢迎。但这种处理方法往往受限于高分辨下巨大的内存和计算开销，因此麻省理工学院 HAN Lab 的研究者提出利用 Point-Voxel CNN 来实现高效的三维深度学习，同时能够避免巨大的数据访问开销并很好地提升了局部性。该论文已被 NeurIPS 2019 接收为 Spotlight Presentation。