计算机工程与应用

2022, v.58;No.992(01) 26-40

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深度学习在点云分类中的研究综述
Review of Deep Learning in Point Cloud Classification

王文曦;李乐林;

摘要(Abstract):

点云数据被广泛用于多种三维场景,深度学习凭借提取特征自动化、泛化能力强等优势在三维点云的应用领域快速发展,逐渐成为点云分类的主流研究方法。根据提取方式的不同,将现有算法归纳为传统方法以及深度学习算法。着重介绍基于深度学习的代表性方法和最新研究,总结其基本思想以及优缺点,对比分析主要方法的实验结果;展望深度学习在点云分类领域的未来工作以及研究发展方向。

关键词(KeyWords): 图像处理;点云分类;深度学习;特征提取;卷积神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(41401497);; 湖南省科技计划重点研发项目(2015GK3027);; 湖南省自然科学基金(2018JJ3158)

作者(Author): 王文曦;李乐林;

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参考文献(References):

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