基于深度学习的三维点云分割综述
作为三维场景理解的重要技术之一,三维点云分割受到广泛的关注,具有重要的研究价值和广阔的应用前景.基于此,梳理基于深度学习的三维点云分割技术的最新研究进展;在介绍三维点云分割常用的8个室内和室外数据集的基础上,重点阐述和分析现有主要基于深度学习的语义分割、实例分割和部件分割方法,并基于量化数据进行部分方法的效能比较;最后从10个方面总结现有方法的不足,并针对性地提出工作展望.
深度学习、三维点云、数据集、语义分割、实例分割、部件分割
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省自然科学基金重点项目
2023-03-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共17页
595-611