05 2024 档案
摘要：前面介绍了3D目标检测的一些综述文献，这一篇接着介绍两篇3D分割的综述文献。第一篇是23年的《Deep Learning Based 3D Segmentation: A Survey》，第二篇是19年的《Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey》。第二
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摘要：官网也提供了步骤，这里详细介绍下训练自己数据的过程以及中间遇到的一些问题。训练模型这里采用PointRCNN，具体的介绍参考：https://www.cnblogs.com/xiaxuexiaoab/p/18033887 一、准备数据集 数据集这一块我们需要准备好原始点云数据、物体目标标注文件、以及
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摘要：一、介绍 前面介绍了一些3D点云目标检测的文章，这篇开始介绍一个通用的3D目标检测代码框架，OpenPCDet是一个简单好用的开源框架，主要是针对点云目标检测，集成了很多现有的算法。 https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet 设计模式 支持的算法 二、安装过程
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