点云注册 针对部分重叠区域情况改进ICP 目的:该算法用于对分割重叠区域点云进行配准。 情况:这个算法可以很好地处理tunne点云数据。 注意:此算法不是通用算法。 要求:CMKAE、PCL lib 扫描数据时,第一个视图必须是重叠区域。
2022-05-29 15:25:17 4KB C
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ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Cloud.pdf
2021-11-09 17:22:04 2.45MB ImVotenet
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国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述,是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文,包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等,并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读,帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。
2021-10-10 10:28:33 1.41MB 3D point_cloud
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提供节点订阅多个点云并将它们融合为一个
2021-10-10 07:32:23 8KB C++
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Point_cloud_tools_for_Matlab:Matlab的各种点云工具
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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。
2021-05-27 14:11:28 1.41MB 3D_point_cloud
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