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点云配准方法综述及应用分析
本文综述了点云配准的基本原理和各种方法,并解决了配准中存在的技术问题,旨在为学术研究人员和工程师提供指导,促进对点云配准统一愿景的讨论。涵盖了点云获取、结构光重建、刚性配准和非刚性配准,以及配准方法的发展趋势。- 214
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PointNet++: 基于CNN的点云多层结构化神经网络
PointNet++是针对PointNet存在的局部特征学习问题进行的改进,引入了多层结构化神经网络设计思想,通过set abstraction实现多级别特征学习。本文讨论了PointNet++的设计原理和应用领域,以及与PointNet的比较。- 284
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