课程详情
三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛和重要，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。〖资源截图〗:
〖资源目录〗:
- ├──【课程资料】
- | ├──1.pointnet++课程介绍-01.pdf 1.36M
- | ├──2.1点云技术概览-01.pdf 2.47M
- | ├──2.2PointNet原理-01.pdf 2.31M
- | ├──2.3PointNet++原理-01.pdf 1.96M
- | └──3.pointnet++ (pytorch)复现-01.pdf 424.19kb
- ├──1 课程总结.mp4 20.72M
- ├──10 PointNet++物体形状分类训练.mp4 18.96M
- ├──11 PointNet++物体形状分类测试.mp4 5.64M
- ├──12 物体部件分割数据集ShapeNet及可视化.mp4 34.76M
- ├──13 PointNet++物体部件分割训练.mp4 19.76M
- ├──14 PointNet++物体部件分割测试.mp4 3.90M
- ├──15 场景分割数据集S3DIS及可视化.mp4 29.79M
- ├──16 PointNet++场景分割训练与测试.mp4 8.06M
- ├──17 程序更新说明.mp4 8.51M
- ├──18 PointNet网络模型代码讲解.mp4 50.65M
- ├──19 PointNet各点云处理任务的代码讲解.mp4 43.30M
- ├──2 三维点云处理技术概览.mp4 29.81M
- ├──20 PointNet++最远点采样和球查询代码讲解.mp4 77.74M
- ├──21 sample_and_group代码讲解.mp4 29.91M
- ├──22 Set Abstraction代码讲解.mp4 23.38M
- ├──23 Feature Propagation代码讲解.mp4 9.52M
- ├──24 PointNet++物体分类网络模型代码讲解.mp4 57.57M
- ├──25 PointNet++物体部件分割网络模型代码讲解.mp4 25.97M
- ├──26 PointNet++场景分割网络模型代码讲解.mp4 11.48M
- ├──27 数据DataLoader代码讲解.mp4 22.60M
- ├──28 数据预处理代码讲解.mp4 37.08M
- ├──29 PointNet++物体分类训练和测试代码讲解.mp4 61.60M
- ├──3 PointNet点云处理原理.mp4 50.42M
- ├──30 PointNet++物体部件分割训练和测试代码讲解.mp4 48.63M
- ├──31 PointNet++场景分割训练和测试代码讲解.mp4 44.83M
- ├──32 使用PyCharm进行Debug调试程序.mp4 60.47M
- ├──33 课程总结.mp4 1.52M
- ├──4 PointNet++点云处理原理.mp4 44.08M
- ├──5 PointNet++点云处理原理.mp4 55.81M
- ├──6 安装Anaconda和PyTorch.mp4 15.75M
- ├──7 安装点云可视化软件.mp4 3.87M
- ├──8 克隆PointNet++项目.mp4 9.92M
- └──9 物体形状分类数据集ModelNet40及可视化.mp4 40.91M
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