基于三维点云场景的语义及实例分割
摘要：https://www.bilibili.com/video/BV1aE411T7Gf/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.15 2D识别/j检测/分割的缺点：不知道检测出来的人离自己或者机器有多远。理想的情况是让机器感知到3D世界，并做一定的交互。
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2021-05-21 12:03
一杯明月
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pointnet++之场景语义分割scannet/train.py
摘要：1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件。 2.在代码运行过程中，作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。 3.考虑把点存到.txt文件中，用cloudcompare可视化一下。 2--地板 3
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2019-11-05 09:41
一杯明月
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