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三维点云处理在学习中需要参考大量的论文资料文献，但在众多的论文中，有哪些论文是必读的呢？在『三维点云处理』课程上，黎嘉信老师为我们推荐了很多必读的论文，深蓝学院助教管郡智结合老师推荐的论文，为我们整理了24篇精选论文，并根据三维点云应用的不同方向分类，希能为大家...
这篇博客会介绍点云的基本知识，重点介绍最近两年发表的部分经典论文，有什么建议欢迎留言！点云基本介绍点云是某个坐标系下的点的数据集，包含了丰富的信息，可以是三维坐标X，Y，Z、颜色、强度值、时间等等。下面的图表分别展示了点云在三维空间可视化以后的效果和数据格式。
论文名GeoNet:DeepGeodesicNetworksforPointCloudAnalysis.作者TongHe，HaibinHuang，LiYi等.GeoNet是一种基于测地距离的点云分析深度网络，发表在2019年的CVPR上。.论文贡献包括两个：开发了一种数据表示以及提出了如何将其运用到下游任务中的方法。.
3D点云论文相关论文资料总结论文及资料收集斯坦福学者首次提出直接处理三维点云的深度学习模型VoxelNet:基于点云的三维空间信息逐层次学习网络激光雷达点云特征表达研究进展VolumetricandMulti-ViewCNNsforObjectClassificationon3DData
前言不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。目前采用的方式主要有两种：
点云上的卷积神经网络及其部分应用.本次公开课由李伏欣老师主讲，主要介绍了涵盖3D点云领域的研究，并重点介绍了李老师近期的最新工作内容。.https://本次分享首先介绍了最近几年两篇经典论文中的3D点云识别的工作，详细介绍PointNet++与PointNet；接着由...
本文以三维激光扫描的发展历史为线索，总结了三维激光扫描系统的现状、三维点云数据处理的关键进展以及在测绘地理信息等领域的典型应用，并分析了三维点云数据处理面临的挑战，最后展望了三维激光扫描与点云处理的发展趋势。.Abstract:3DLiDARcanperform...
这篇论文在后续的点云处理上，被引用次数非常多，常作为3D点云特征提取的基础模块，类似于2D图像的ResNet算法。Abstract以前很少有工作研究直接处理3D点集的深度学习PointNet++:DeepHierarchicalFeatureLearningonPointSetsinaMetricSpace...
浙江大学计算机科学与技术学院博士学位论文散乱点云网格重建及修补研究姓名：钱归平申请学位级别：博士专业：计算机科学与技术指导教师：童若锋20080101docin浙江大学博上学位论文摘要在计算机图形学邻域里，点云的三维曲面...
这篇论文提出了一种基于点云的自动驾驶三维目标检测one-stage网络——混合体素网络(HybridVoxelNetwork,HVNet)，通过在点级别上混合不同尺度的体素特征编码器(VFE)得到更好的体素特征编码方法，从而在速度和精度上得到提升。
三维点云处理在学习中需要参考大量的论文资料文献，但在众多的论文中，有哪些论文是必读的呢？在『三维点云处理』课程上，黎嘉信老师为我们推荐了很多必读的论文，深蓝学院助教管郡智结合老师推荐的论文，为我们整理了24篇精选论文，并根据三维点云应用的不同方向分类，希能为大家...
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论文名GeoNet:DeepGeodesicNetworksforPointCloudAnalysis.作者TongHe，HaibinHuang，LiYi等.GeoNet是一种基于测地距离的点云分析深度网络，发表在2019年的CVPR上。.论文贡献包括两个：开发了一种数据表示以及提出了如何将其运用到下游任务中的方法。.
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前言不同于图像数据在计算机中的表示通常编码了像素点之间的空间关系，点云数据由无序的数据点构成一个集合来表示。因此，在使用图像识别任务的深度学习模型处理点云数据之前，需要对点云数据进行一些处理。目前采用的方式主要有两种：
点云上的卷积神经网络及其部分应用.本次公开课由李伏欣老师主讲，主要介绍了涵盖3D点云领域的研究，并重点介绍了李老师近期的最新工作内容。.https://本次分享首先介绍了最近几年两篇经典论文中的3D点云识别的工作，详细介绍PointNet++与PointNet；接着由...
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浙江大学计算机科学与技术学院博士学位论文散乱点云网格重建及修补研究姓名：钱归平申请学位级别：博士专业：计算机科学与技术指导教师：童若锋20080101docin浙江大学博上学位论文摘要在计算机图形学邻域里，点云的三维曲面...
这篇论文提出了一种基于点云的自动驾驶三维目标检测one-stage网络——混合体素网络(HybridVoxelNetwork,HVNet)，通过在点级别上混合不同尺度的体素特征编码器(VFE)得到更好的体素特征编码方法，从而在速度和精度上得到提升。
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