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

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PointNet++第1期

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老师介绍

  • 白勇

    白勇

    大学教授,美国归国博士、博士生导师;人工智能公司专家顾问;长期从事人工智能、物联网、大数据研究;已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项
简  介 学习PointNet++的原理、程序代码和实现细节;获得三维点云数据集和三维点云可视化软件

三维点云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛和重要,如自动驾驶、AR/VRFaceID

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PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: 

  •     提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法;
  •     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。

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* 课程提供者:白勇