点云深度学习算法
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点云·深度学习
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近年来，随着深度卷积神经网络（DCNN）等深度学习框架的兴起，点云深度学习领域得到了快速发展。DCNN具有强大的特征提取和特征分析能力，可以从点云和图像中提取各种有用信息，从而实现对更复杂场景的理解。但是，由于点云数据存在多个数据点，以及每个数据点之间的拓扑关系难以确定等问题，传统的方法很难在点云上执行深度学习任务。近年来，随着三维点云处理技术和三维物体重建技术的不断发展和进步，点云数据处理技术逐渐成熟起来。目前在点云数据处理方面已经有大量研究成果出现，并已经在很多领域得到应用。
随着三维扫描技术和三维重建技术的不断发展，我们已经能够获取更加真实的场景数据了。在点云的数据中，由于物体表面是3D形式，因此点云也可以表示成2D形式。点云具有很多优点，比如容易处理、容易获得以及可视化等等，因此点云得到了广泛的应用。近几年，由于深度学习在各大领域取得了很大的成就，，比如视觉感知领域的计算机视觉、图像处理、模式识别等等。在图像的识别领域，深度卷积神经网络等深度学习框架的出现和应用、使得图像的准确率得到了更加前所未有的高度。因此点云便成为了目前研究的热点技术话题。
点云数据处理
目前，国内外的研究者主要通过两种方法来对点云数据进行处理。
一种是直接从点云数据中提取特征：根据不同的点云和不同的物体，研究者通过计算提取物体的形状特征、颜色特征、纹理特征等。这些特征可以通过卷积神经网络和其他算法来进行提取。由于直接从点云中提取特征比较困难，因此很多研究者通过从点云中提取特征的方式来进行数据处理。另外，由于在很多情况下，点云和物体的形状特征不一定是完全匹配的，因此也可以采用其他方法来对点云和物体进行分类。
另一种是对点云进行数据压缩。我们可以通过将点云数据与空间域图像进行匹配的方式来实现物体分类。这种方法一般是将空间域图像中物体与点云进行匹配。这种方法利用了深度学习中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）来实现物体分类。具体来说，这种方法首先使用 CNN进行图像分类；然后使用RNN对点云数据进行分类；最后使用 RNN对结果进行预测，以提高分类的准确性。
点云深度学习框架
当前，基于点云的深度学习框架主要有两种：点云神经网络（Point Cloud Neural Network，PCNN）和点云强网络（Point Cloud Enhanced Network，PSNN）.PCNN框架王要田三部分组成：特征提取网络、输入网络和损失函数。特征提取网络利用卷积神经网络提取点云的局部特征，输入网络用于将输入的局部特征转换为全局特征。PSNN框架主要由三部分组成：第一部分为输入网络，该部分包含一个输入框、一个分类器（如LDA）和一个损失函数；第二部分为特征提取模块，该部分主要包括一个卷积层和一个全连接层；第三部分为输出网络，该部分包括一个输出层和一个分类器（如 VGG）。PCNN的典型代表是RendersNet，PCNN主要由三个部分组成：第一个部分为卷积层，该层包含多个卷积核；第二个部分为池化层，该层用于将特征图进行卷积；第三个部分为全连接层，该层用于将特征图转换成分类器（如SVM）。
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