基于深度点云卷积神经网络DPCNet的三维场景分割

来源 :河南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lsw19880811

【摘要】

：

本文针对基于深度学习的三维场景分割问题,充分学习了三维重构算法的相关技术和理论知识,深入研究了卷积神经网络及点云深度学习网络PointNet/PointNet++的工作原理和优势,同时,归纳出直接作用于点云数据深度学习网络的不足和缺陷,并在此基础上提出了二维图像数据特征与三维点云数据特征融合的改进方案。经本文改进后的模型,对重构场景进行精细的语义分割,实现了三维物体识别。本文所做具体工作如下:1.

【作者】

：

彭信杰

【出处】

：

河南大学

【发表日期】

：

2020年01期

【关键词】

：

三维场景重构深度学习语义分割 PointNet++ DPCNet

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