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摘要:点云分割是点云数据理解中的一个关键技术,但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作,按基本思想分为基于视图和投影的方法、基于体素的方法、无序点云的方法、有序点云的方法以及无监督学习的方法,并简要评述;最后分析各类方法优劣并展望未来研究趋势。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
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