3D点云检测框架有哪些具体应用场景？

本文共计209个文字，预计阅读时间需要1分钟。

概述：基于深度学习的3D点云检测框架——点云特征提取与空间编码

内容：- 点云特征提取：利用pointNet提取点云特征，得到全局点云特征。- 空间编码：通过pointNet++进行多层次特征提取，构建空间编码。- Point-NN：基于提取的3D特征进行非参数化编码。

简述

基于深度学习的3D点云检测框架

内容

pointNet——学习其对应的空间编码，利用所有点的特征得到全局的点云特征
pointNet++——多层次特征提取结构
Point-NN——3D特征提取的非参数编码器和点云特征匹配库（0参数量、0训练）
Point-PN——在Point-NN的每个阶段插入线性层（少量参数量）

非参数编码器提取特征：
最远点采样（FPS）、k近邻（k-NN）、三角函数（Trigonometric Functions）和池化（Pooling）