基于深度学习的大规模三维点云处理综述
随着三维视觉的快速发展,基于深度学习的大规模三维点云实时处理成为研究热点.以三维空间分布无序的大规模三维点云为背景,综合分析介绍并对比深度学习实时处理三维视觉问题的最新进展,对点云分割、形状分类、目标检测等方面算法优势与不足进行详细分析,给出详细的性能分析与优劣对比,并对点云常用数据集进行简要介绍,并给出不同数据集的算法性能对比.最后,指出未来在基于深度学习方法处理三维点云问题上的研究方向.
深度学习、目标检测、目标追踪、形状分类、点云分割
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TP391.41;P237;TP274.2
国家自然科学基金61472170
2023-02-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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