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上传时间: 2021-02-21
详细说明：PointNet：针对3D分类和分割的点集深度学习
由斯坦福大学的 ，，， 。
介绍
这项工作基于我们的，该将在CVPR 2017中发表。我们为点云（作为无序点集）提出了一种新颖的深层网络架构。 您也可以查看我们的以获得更深入的介绍。
点云是几何数据结构的一种重要类型。 由于格式不规则，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。 但是，这使数据变得不必要地庞大并引起问题。 在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，该网络很好地考虑了输入中点的排列不变性。 我们的网络名为PointNet，为从对象分类，零件分割到场景语义解析的应用程序提供了统一的体系结构。 虽然很简单，但PointNet高效且高效。
在此存储库中，我们发布代码和数据，用于在从3D形状采样的点云上训练PointNet分类网络，以及在ShapeNet零件数据集上训练零件分割网络。
引文
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