点云从入门到精通技术详解100篇-点云多尺度分类网络

目录

知识储备

点云多尺度分类网络的详细代码实现及优化方向

1. 数据导入与预处理

2. 网络模型设计

前言

研究现状与发展趋势

国内外研究现状

点云处理应用研究现状

点云分类关键技术分析

2.1 点云数据

2.2 深度学习技术

2.2.1 核回归

2.2.2 MLP

2.2.3 BP 算法

2.3 采样算法

2.3.1 FPS

2.3.2 KNN

2.4 点云深度学习技术

2.4.1 PointCNN

2.4.2 VoxelNet

2.4.3 DGCNN

基于随机傅里叶特征映射的分类方法

3.1 问题分析

3.2 基于随机傅里叶特征映射的分类方法

3.2.1 网络结构

3.2.2 高斯映射层

3.2.3 特征融合处理

3.2.4 模型中其他参数以及训练流程

3.3 实验结果与分析

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本文篇幅较长，分为上下两篇，下篇详见 点云多尺度分类网络（续）

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