课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30462

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PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: 

  • 提供三维点云数据集ModelNet40、ShapeNet和Scannet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。
  • PointNet++三维点云处理精讲(TensorFlow版):论文复现+代码详解

     

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