本文提出了一种基于2D-CNN和多模态网络架构的点云语义分割方法，将点云数据投影到2D平面，避免了3D-CNN方法中立方体体素化降低空间分辨率和增加内存消耗的限制，并在Semantic3D数据集上达到了相对增益7.9％的最新最佳结果。

May, 2017

本文提出了一种基于 k-d 树的方法，旨在同时利用点云的局部和全局背景信息，通过沿树结构逐步学习表征向量，从而生成区分度强的点集特征。实验证明，该方法在 3D 场景语义分割等任务上明显优于现有的方法。

Nov, 2017

本文介绍了一种深度学习架构，用于解决非结构化点云的三维语义分割问题。与以往的工作相比，我们引入了点群聚合技术，定义了初始世界空间和学习特征空间中的点邻域，并结合专用损失函数，进一步构建了学习点特征空间。我们展示了如何将这些机制应用于点云的三维语义分割任务，并在室内和室外数据集上报告了最新性能。

Oct, 2018

本研究提出一种简单而灵活的框架，可同时在点云中进行实例和语义分割，通过学习语义感知的点级实例嵌入使实例分割受益于语义分割，同时融合属于同一实例的点的语义特征，以进行更精确的每点语义预测。此方法在3D实例分割上表现优异，并显著提高了3D语义分割。

Feb, 2019

本文提出了一种用于3D点云的多任务点位网络，实现了语义和实例分割，并比较了不同数据集上的表现。与单一组件相比，我们的方法表现出了更好的鲁棒性和语义分割性能，使用了多值条件随机场进行语义与实例标签联合优化。

Apr, 2019

本研究提出了一种点关注网络，它可以在对3D点云进行语义分割时学习丰富的本地形状特征和上下文相关性，并代替传统卷积核或参数共享机制来更有效地处理稀疏的3D点云。实验表明，该算法能够与现有的最先进方法同等或更好地处理各种3D点云。

Sep, 2019

本篇论文使用上下文点表示方法，提出了一种基于点云局部和全局结构的创新模型，使用门控融合和图形点网络模块进行语义分割，借助空间性和通道性的注意力策略，以S3DIS和ScanNet数据集为基础，效果超过现有最先进的方法。

Nov, 2019

本文介绍了一个由三个英国城市中7.6平方公里的城市景观组成的大规模城市照相测量点云数据集，其中每个3D点都被标记为13个语义类别之一，并通过基于现有算法的综合分析来识别了几个关键问题。

Sep, 2020

该研究提出了一种基于U-Next框架的语义分割方法，通过学习语义相似特征图的多尺度分层表示、跨尺度特征图融合及多级深度监督机制实现对大规模3D点云的有效分割，实验证明其在多个基准数据集上具有显著的优越性和有效性。

Apr, 2023

本文提出了一个名为 PointDC 的新型分割框架，通过两个阶段的处理（CMD 和 SVC），实现在不使用任何形式的注释的情况下的点云全自动无监督语义分割。该框架在 ScanNet-v2 和 S3DIS 两种数据集上均优于以往的无监督学习方法，分割性能显著提高。

Apr, 2023