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[人工智能&深度学习] PointNet++三维点云处理精讲(PyTorch版):论文复现+代码详解 价值196元

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    发表于 2021-7-5 22:58:41 | 显示全部楼层 |阅读模式
    本套课程价值198,本站VIP会员免费下载学习!
    课程适合对三维点云处理感兴趣的学员和从业者学习,主要涉及PointNet++的原理、程序代码和实现细节,获得三维点云数据集和三维点云可视化软件。

    课程介绍
    三维点云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛,如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。
    PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。
    本课程对PyTorch版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括:
    -- 提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法;
    -- 在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试;
    -- 详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。


    image.png

    教学目录:
    1 课程总结
    2 三维点云处理技术概览
    3 PointNet点云处理原理
    4 PointNet++点云处理原理
    5 PointNet++点云处理原理
    6 安装Anaconda和PyTorch
    7 安装点云可视化软件
    8 克隆PointNet++项目
    9 物体形状分类数据集ModelNet40及可视化
    10 PointNet++物体形状分类训练
    11 PointNet++物体形状分类测试
    12 物体部件分割数据集ShapeNet及可视化
    13 PointNet++物体部件分割训练
    14 PointNet++物体部件分割测试
    15 场景分割数据集S3DIS及可视化
    16 PointNet++场景分割训练与测试
    17 程序更新说明
    18 PointNet网络模型代码讲解
    19 PointNet各点云处理任务的代码讲解
    20 PointNet++最远点采样和球查询代码讲解
    21 sample_and_group代码讲解
    22 Set Abstraction代码讲解
    23 Feature Propagation代码讲解
    24 PointNet++物体分类网络模型代码讲解
    25 PointNet++物体部件分割网络模型代码讲解
    26 PointNet++场景分割网络模型代码讲解
    27 数据DataLoader代码讲解
    28 数据预处理代码讲解
    29 PointNet++物体分类训练和测试代码讲解
    30 PointNet++物体部件分割训练和测试代码讲解
    31 PointNet++场景分割训练和测试代码讲解
    32 使用PyCharm进行Debug调试程序
    33 课程总结


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    PointNet++三维点云处理精讲(PyTorch版):论文复现+代码详解 价值196元 [修改]
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