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3D点云检测框架

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2023-08-28
简述 基于深度学习的3D点云检测框架 内容 pointNet——学习其对应的空间编码,利用所有点的特征得到全局的点云特征 pointNet++——多层次特征提取结构 Point-NN——3D特征提取的非参数编

简述

基于深度学习的3D点云检测框架

内容

pointNet——学习其对应的空间编码,利用所有点的特征得到全局的点云特征
      pointNet++——多层次特征提取结构
      Point-NN——3D特征提取的非参数编码器和点云特征匹配库(0参数量、0训练)
      Point-PN——在Point-NN的每个阶段插入线性层(少量参数量)

      非参数编码器提取特征:
            最远点采样(FPS)、k近邻(k-NN)、三角函数(Trigonometric Functions)和池化(Pooling)

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