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基于深度学习的3D点云处理综述_李娇娇_2021.02.22_.pdf
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深度学习
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点云综述
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基于深度学习的点云分类方法综述
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点云作为一种重要的3D数据类型，随着3D采集技术的发展已被广泛用于多个应用场景。深度学习因其处理大型数据集的高效性、提取特征的自主性，成为点云分类研究最新进展的方法主导。本文首先对点云分类方法研究现状进行了介绍，接着重点对基于深度学习的点云分类的主要方法和最新方法进行了分析阐述。根据数据处理方式对点云分类方法进行归类，总结对比了每类方法的主要思想和优缺点，并详细介绍了部分代表性、创新性算法的实现过
《深度学习3D点云理解》综述论文
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随着自动驾驶和机器人技术等实际应用的发展，人们越来越关注对3D点云的理解。虽然深度学习在基于图像的任务上取得了显著的成功，但深度神经网络在处理大量、非结构化和噪声的三维点时仍面临着许多独特的挑战。
深度学习3D点云分割综述.zip
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这篇综述主要是对当前在3D点云应用上表现优异的深度学习方法进行调查研究。我们首先探讨将深度学习直接应用到点云上所面临的挑战，简短地讨论早期通过将点云预处理为结构化数据从而克服上述挑战的方法。然后会回顾各种表现优异的深度学习方法，这些方法可以直接将点云处理为非结构化的网格数据。最后，我们会介绍一些常用的3D点云基准数据集，进一步探讨深度学习在分类，分隔，目标检测等3D视觉任务中的应用。
点云特征提取方法综述
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1. 如何将灰度图转为3D点云 2. 创建一张深度图 3. 深度图转点云、点云转深度图 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_38566632/article/details/118092691?spm=1001.2014.3001.5502
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
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