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

2023-11-04 17:36课程 人已围观

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。

PointNet++是点云深度学习处理方法的里程碑工作,启发了很多后续研究。

PointNet++原作代码使用Python2.7和tensorflow1.4,本课程将代码更新至Python3, 并在tensorflow1.13演示。

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: 

  • 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
  • 需要学习PyTorch版PointNet++的学员可前往本人推出的课程《PointNet++三维点云处理精讲(PyTorch版):论文复现+代码详解》
  • 购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群:957519975
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