点群データのクラス分類やセグメンテーションタスクなどに用いられるディープラーニングアーキテクチャであるPoint Net++ではFarthest Point Sampling (FPS) を用いてサンプリングを行い，サンプリングされた点の近傍点の特徴量を計算している．FPS は点群データを均一にサンプリングできる一方，計算量が多く学習・テストの実行時間が長いという難点が存在する．Point Net++におけるサンプリング手法を FPS に代わり Poisson Disk Sampling を用いることでクラス分類の高速化を目指す。