深度学习在点云分类中的研究综述

摘要：

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：图像处理;点云分类;深度学习;特征提取;卷积神经网络

所属期刊栏目：58

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;湖南省科技计划重点研发项目;湖南省自然科学基金

在线出版日期：2022-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共15页

页码：26-40