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基于深度学习的三维点云分割综述
被引量:
8
1
作者
卢健
贾旭瑞
+3 位作者
周健
刘薇
张凯兵
庞菲菲
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期595-611,共17页
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...
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.
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关键词
深度学习
三维点云
数据集
语义分割
实例分割
部件分割
原文传递
题名
基于深度学习的三维点云分割综述
被引量:
8
1
作者
卢健
贾旭瑞
周健
刘薇
张凯兵
庞菲菲
机构
西安工程大学电子信息学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期595-611,共17页
基金
国家自然科学基金项目(61971339,61471161)
陕西省自然科学基金重点项目(2018JZ6002)。
文摘
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.
关键词
深度学习
三维点云
数据集
语义分割
实例分割
部件分割
Keywords
deep learning
3D point cloud
datasets
semantic segmentation
instance segmentation
part segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的三维点云分割综述
卢健
贾旭瑞
周健
刘薇
张凯兵
庞菲菲
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2023
8
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