- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
对三维点云处理感兴趣的学员和从业者
你将会学到:
学习PointNet++的原理、程序代码和实现细节;获得三维点云数据集和三维点云可视化软件
课程简介:
三维点云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛,如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。
PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。
本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括:
-- 提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法;
-- 在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试;
-- 详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。
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课程大纲-PointNet++三维点云处理精讲(PyTorch版):论文复现+代码详解
第1章课程介绍(4分钟1节)
第2章PointNet++点云处理原理(1小时30分钟4节)
第3章PointNet++论文复现(46分钟12节)
第4章PointNet++代码详解(2小时12分钟15节)
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