基于深度学习的点云语义分割研究综述

摘要：

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展.点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注.随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提升.主要对基于深度学习的点云语义分割方法和研究现状进行了详细的综述.将基于深度学习的点云语义分割方法分为间接语义分割方法和直接语义分割方法,根据各方法的研究内容进一步细分,对每类方法中代表性算法进行分析介绍,总结每类方法的基本思想和优缺点,并系统地阐述了深度学习对语义分割领域的贡献.然后,归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集,并在此基础上对比主流点云语义分割方法的实验结果.最后,对语义分割技术未来的发展方向进行了展望.

关键词：深度学习、语义分割、点云、计算机视觉

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金41671454,41971414

在线出版日期：2021-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共26页

页码：1-26