用深度學習處理點雲數據

3D點雲的特徵點   1 點雲具有無序性。 2 點雲具有稀疏性。 3 點雲信息量有限。     3D點雲應用深度學習面臨的挑戰 在點雲數據方面的挑戰： 1  缺少數據：掃描的模型通常被遮擋，部分數據丟失。 2  噪音：所有傳感器都是嘈雜的。 有幾種類型的噪聲，包括點雲擾動和異常值。 這意味着一個點有一定的概率位於它被採樣的地方（擾動）附近的某一半徑範圍內，或者它可能出現在空間的任意位置（異常值）。

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