研究目的
研究三维点云中多尺度邻域新定义在语义分类任务中的有效性。
研究成果
基于球形邻域提出的多尺度特征在语义分类任务中优于最先进的特征表示，并能与包括深度学习方法在内的更复杂分类方案相媲美。该方法在不同数据集和环境中的表现具有一致性。
研究不足
多尺度邻域的计算时间可能较高，且该方法的性能可能随点云密度而变化。
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[IEEE 2018国际三维视觉会议(3DV) - 维罗纳(2018.9.5-2018.9.8)] 2018年国际三维视觉会议(3DV) - 基于多尺度球形邻域的三维点云语义分类
DOI：10.1109/3DV.2018.00052
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
本文提出了一种三维点云多尺度邻域的新定义。该定义基于球形邻域与比例子采样，能够计算出具有统一几何意义的特征——而使用k近邻方法则无法实现这一点。通过适当的学习策略，所提出的特征可用于随机森林进行三维点分类。在此语义分类任务中，我们证明在相同实验条件下，本多尺度特征的表现优于现有最先进特征。此外，其分类效能可与包括深度学习方法在内的更复杂分类方案相媲美。
作者：
Hugues Thomas，Jean-Emmanuel Deschaud，Beatriz Marcotegui，Fran?ois Goulette，Yann Le Gall
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