该研究提出了一种基于深度学习的统一框架，通过将相机视频、运动传感器（GPS/IMU）和三维语义地图进行传感器融合，以实现自主驾驶、自我定位和场景分类等多个应用领域中场景解析和相机姿态同时处理的目的。研究使用的技术包括渲染技术，使用相机姿态和三维语义地图生成标注地图，并在深度神经网络中进行联合训练，以提高姿态估计精度。该研究表明，相较于单一传感器，传感器融合对于目标跟踪及姿态估计具有更高的鲁棒性和准确性。

May, 2018

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卷积神经网络的深度学习方法，用于单目 3D 人体姿态估计，具有高精度和更好的野外场景泛化能力，可以联合在具有 3D 标签和仅有 2D 标签的图像数据上进行训练，并在具有挑战性的野外数据上实现了最先进的准确性。

Apr, 2019

本文介绍了使用一维全卷积网络对点云数据进行语义标记的方法，该方法直接分析经过地形归一化后的点，并结合光谱数据以学习上下文特征。我们的方法不需要手动提取特征，且在多个方面上比传统方法表现更优越，其中包括利用 ISPRS 3D 语义标注竞赛数据获得了 81.6% 的准确率，F1 分数比最高准确率方法高 1.69%。此外，本文还展示了该方法可轻松扩展到 2D 语义分割任务。

Oct, 2017

提出了一种基于弱监督学习的 3D 植物幼芽分割框架 Eff-3DPSeg，该框架使用深度学习和点云技术，可以在有限标注点的情况下官能植物器官实现高质量的分段，为植物育种提供了一种有效的方法。

Dec, 2022

本文提出了一种利用点云深度信息并结合卷积神经网络和几何姿态优化，分别使用旋转和平移回归网络的方法来估算已知 3D 物体的 6 自由度姿态，其中通过旋转轴角表示旋转并使用测地线损失函数进行回归，实验结果在 YCB-video 数据集上明显优于现有方法。

Jan, 2020

我们提出了一种完全通用的深度姿态估计方法，通过动态条件姿态估计和目标物体的 3D 模型表示相结合，能够对不属于预定义类别的自然实体进行训练并将其推广到全新类型的 3D 对象。

Jun, 2019

本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

May, 2016

本文提出了一种基于几何驱动的方法来自动收集人体姿势预测任务的准确的三维人体姿势标注，利用多视角设置、相机设置的 3D 几何和人体身体结构的约束，将每个视图的 2D ConvNet 预测概率组合成全局最优 3D 姿态。

Apr, 2017

该研究使用卷积神经网络训练能够从单个图像预测出物体的 3D 形状和相机姿态的模型，并通过一组 pose 预测器进行姿势模糊处理，并利用可微分 3D 点云投影技术来获取高保真度的形状模型。

Oct, 2018