基于深度学习的点云分割方法综述

• 作者: 俞斌 刘延华 程烨 董晨
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 点云标注 语义分割
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 38-45
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 7021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0157

摘要

点云分割是点云数据理解中的一个关键技术,但传统算法无法进行实时语义分割.近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展.综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作,按基本思想分为基于视图和投影的方法、基于体素的方法、无序点云的方法、有序点云的方法以及无监督学习的方法,并简要评述;最后分析各类方法优劣并展望未来研究趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	董晨	福州大学数学与计算机科学学院	10	10	2.0	3.0
10	刘延华	福州大学数学与计算机科学学院	21	322	6.0	17.0
14	俞斌	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0