3D点云的深度学习：概述
本文介绍了一个使用3D点云进行语义分割和对象识别的卷积神经网络，其中核心是点卷积，这是一种可以在点云的每个点上应用的新型卷积算子，并且网络设计简单且能在语义分割和对象识别任务中获得可比较的准确性。
Dec, 2017
本文研究基于点云数据的深度学习技术在解决三维计算机视觉领域中的经典问题方面的应用。作者介绍了 ScanObjectNN 数据集并展示了其对于点云对象分类问题的挑战性，提出了三个关键的挑战问题，并提出了一些解决方案，最终实现了在背景杂乱的情况下对于点云对象的分类，达到了最佳效果。
Aug, 2019
该论文系统地回顾了现有的深度学习体系结构在LiDAR点云中的应用，包括用于自动驾驶的特定任务如分割、检测和分类，并总结了近五年来超过140个重要贡献，包括3D深度架构、3D语义分割、目标检测和分类方面的深度学习应用以及特定的数据集、评估指标和最新的性能。最终，我们总结了剩余的挑战和未来研究方向。
May, 2020
本研究综述了使用深度神经网络实现无监督点云表示学习的方法，解决在人工标注数据量有限的问题。研究挖掘了常用数据集和评估指标，提出了基于这些技术的自监督点云表示学习方法的广泛应用，并指出未来可能面临的挑战和潜在问题。
May, 2023
本文综述了现有的三维点云分析技术及其算法、应用场景和目标，介绍了使用的数据集和评估指标，并比较了现有解决方案的性能，最后分析了当前技术面临的挑战和吸引人们注意的未来趋势。
Jun, 2023
该论文介绍了点云的获取、特点和挑战，回顾了点云分类的3D数据表示、存储格式和常用数据集，总结了基于深度学习的点云分类方法，并对最新研究进展进行了补充，对主要方法的性能进行了比较和分析，并讨论了点云分类面临的一些挑战和未来方向。
Nov, 2023
自动驾驶中的目标检测和跟踪是重要且基础的任务，旨在在场景中识别和定位预定义类别的对象。这篇论文展示了最近在深度学习方法中对于3D目标检测和跟踪的研究进展，以帮助更好地了解该领域的现状。
Nov, 2023
该研究主要讨论了基于深度学习的三维分割在点云数据处理中的应用，并评估了不同分割算法对不同数据集的竞争力以及最常使用的处理流程、其优势、限制、未来研究方向等。
Jun, 2024
本研究解决了3D点云数据中的稀疏性、噪声和不完整性等问题。通过对深度学习在点云增强中的方法进行全面的调查，提出了一种新的分类法，并提供了系统的实验结果和观察，为未来的研究方向提供了启示。研究表明，深度学习能够有效提升低质量点云的质量和完整性。
Oct, 2024