PointNet++三维点云处理精讲(TensorFlow版):论文复现+代码详解

掌握PointNet++的原理、程序代码和实现细节;获得三维点云数据集和可视化软件

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高级33课时2021/06/25更新

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白老师
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长期从事IT技术研究和开发

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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:

掌握PointNet++的原理、程序代码和实现细节;获得三维点云数据集和可视化软件

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TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: 

    (1) 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Scannet的下载、可视化软件和方法;

    (2) 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;

    (3) 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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