資料介紹
近年來,深度傳感器和三維激光掃描儀的普及推動了三維點云處理方法的快速發(fā)展。點云語義分割作為理解三維場景的關鍵步驟,受到了研究者的廣泛關注。隨著深度學習的迅速發(fā)展并廣泛應用到三維語義分割領域,點云語義分割效果得到了顯著提升。主要對基于深度學習的點云語義分割方法和研究現(xiàn)狀進行了詳細的綜述。將基于深度學習的點云語義分割方法分為間接語乂分割方法和直接語義分割方法,根據各方法的研究內容進一步細分,對毎類方法中代表性算法進行分析介紹,總結每類方法的基本思想和優(yōu)缺點,并系統(tǒng)地闡述了深度學習對語義分割領堿的貢獻。然后,歸納了當前主流的公共數(shù)據集和遙感數(shù)據集,并在此基礎上對比主流點云語義分割方法的實驗結果。最后,對語義分割技術未來的發(fā)展方向進行了展望。
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