3D-MiniNet實時LIDAR點雲語義分割的深度學習方法整理

3D-MiniNet: 從點雲中學習2D表示以實現快速有效的3D LIDAR語義分割（2020） 西班牙Zaragoza大學的研究人員提出的最新3D點雲語義分割的深度學習方法，網絡分爲兩大部分，提出新的滑動框搜索球形投影后的「像素點」，接着使用改進的MiniNetV2網絡進行分割，然後將帶着標籤數據的點反投影回3D點雲，最後加入後處理過程，網絡結構比較清晰。發佈的兩個不同參數大小的網絡在emant

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