- 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:
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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课程大纲-PointNet++三维点云处理精讲(TensorFlow版):论文复现+代码详解
第1章课程介绍(6分钟1节)
第2章PointNet++点云处理原理(1小时7分钟3节)
第3章PointNet++论文复现(1小时5分钟11节)
第4章PointNet++代码详解(3小时37分钟17节)
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