基于深度学习的 3D 多模态研究 完整源码

结构：

• 第一部分（原理详解，简洁但数学化）

• 第二部分（代码实现，完整、可执行、注释详实、含训练循环与优化建议）

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第一部分：原理详解（浓缩数学推导与理论要点）

本节目标：以可操作的数学形式说明如何把来自不同传感器（典型：LiDAR 点云 + RGB 相机图像）的人造信号对齐、编码与融合，形成可训练的端到端网络。我们关注常见任务——点云的逐点分类/分割（per-point semantic segmentation）或检测，以及多模态特征融合的核心原理。

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1. 坐标变换与投影（从 3D 点到图像像素）

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2. 点云编码：集合不变性与 PointNet 家族

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3. 图像编码与特征采样（从像素特征到点的图像语义）