【摘 要】
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传统的点云识别网络通常是在点云上添加二维映射或3D体素网格的预处理,这种识别网络必须依靠高度结构化的输入数据格式,虽然也可以得到出色的识别效果,但这种方法会导致大量
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传统的点云识别网络通常是在点云上添加二维映射或3D体素网格的预处理,这种识别网络必须依靠高度结构化的输入数据格式,虽然也可以得到出色的识别效果,但这种方法会导致大量的储存器占用和处理时间过长,而且在光栅化过程中经常使用较低的分辨率,这使之不能担负起注重细节的识别任务。直接处理点云数据的PointNet、PointNet++以及KdNetworks应运而生,这些深度神经网络可以直接操作无序的点云对象,从而为以点云描述的空间物体识别研究开辟了方向。
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