ISBNet是一种用于三维点云实例分割的网络，它结合了实例感知采样和盒子感知动态卷积。这种网络结构可以有效地处理三维点云数据，并将其划分为多个实例。

首先，ISBNet通过实例感知采样技术来捕获每个实例的特征信息。在训练过程中，网络会根据输入的三维点云数据自动生成实例标签，并将这些标签作为实例特征进行后续的分类操作。这样可以避免手动标注大量的实例标签，提高模型的训练效率。

其次，ISBNet还引入了盒子感知动态卷积技术来进一步提升实例分割的性能。在卷积操作中，网络会自动调整卷积核的大小和位置，以适应不同实例的大小和形状。这样可以确保卷积操作能够捕捉到更多的实例特征，从而提高分类的准确性。

此外，ISBNet还采用了多尺度融合策略来增强实例分割的效果。在训练过程中，网络会将不同尺度的三维点云数据进行融合，以获取更丰富的特征信息。这样可以帮助模型更好地理解不同尺度下的实例特征，从而获得更准确的分类结果。

总之，ISBNet是一种具有创新性的三维点云实例分割网络，它通过实例感知采样和盒子感知动态卷积等技术实现了高效的实例分割效果。ISBNet: a 3D Point Cloud Instance Segmentation Network with Instance-aware Sampling and Box-aware Dynamic Convolution (CVPR 2023)