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

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

新课热卖榜    第2 更新: 2020/09/01

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白勇

讲师评分:4.8 29门 课程 14万 次学习

高校教授,博士生导师,美国博士学位,十年以上工作经历。先后就职美国和国内信息技术公司与高校。具有国家级科研项目经验;创业公司资深顾问。译著:计算机视觉深度学习;发表学术论文100多篇...

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  • 课程介绍
  • 课程大纲
  • 其他课程 28
  • 学习路径

适合人群:

对三维点云处理感兴趣的学员和从业者

课程目标:

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

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    6分钟1节

  • 1-1

    课程介绍

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    [06:38] 开始学习
  • 第2章 PointNet++点云处理原理

    1小时9分钟3节

  • 2-1

    三维点云处理技术概览

    「仅限付费用户」点击下载“2.1点云技术概览.pdf”

    [15:25] 开始学习
  • 2-2

    PointNet点云处理原理

    「仅限付费用户」点击下载“2.2PointNet原理.pdf”

    [30:47] 开始学习
  • 2-3

    PointNet++点云处理原理

    「仅限付费用户」点击下载“2.3PointNet++原理.pdf”

    [23:01] 开始学习
  • 第3章 PointNet++论文复现

    1小时5分钟11节

  • 3-1

    安装tensorlow环境

    「仅限付费用户」点击下载“3.pointnet++(tensorflow)复现.pdf”

    [08:37] 开始学习
  • 3-2

    安装点云可视化软件

    [01:34] 开始学习
  • 3-3

    克隆PointNet++项目

    [03:58] 开始学习
  • 3-4

    编译tf_ops

    [07:26] 开始学习
  • 3-5

    物体分类数据集modelnet40及可视化

    [11:14] 开始学习
  • 3-6

    物体分类训练

    [07:40] 开始学习
  • 3-7

    物体分类测试

    [02:42] 开始学习
  • 3-8

    部件分割shapenet数据集及可视化

    [06:21] 开始学习
  • 3-9

    部件分割训练

    [04:30] 开始学习
  • 3-10

    部件分割测试

    [02:31] 开始学习
  • 3-11

    场景分割任务

    [08:46] 开始学习
  • 第4章 PointNet++代码详解

    3小时37分钟17节

  • 4-1

    pointnet网络模型代码讲解

    [13:19] 开始学习
  • 4-2

    tf_utils代码讲解

    [10:45] 开始学习
  • 4-3

    pointnet++形状分类网络模型代码讲解

    [10:33] 开始学习
  • 4-4

    部件分割网络模型代码讲解

    [08:01] 开始学习
  • 4-5

    场景分割网络模型代码讲解

    [01:49] 开始学习
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