本文综述了近期 point cloud learning 领域深度学习方法在 3D 形状分类、3D 物体检测与跟踪、3D 点云分割三大任务中的最新进展及其对公共数据集的比较结果，并提出了可启发未来研究的深刻见解和方向。

Dec, 2019

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

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

本文综述了当前处理非结构化欧几里得数据的深度学习架构，并提供了自动理解和分类三维感测数据的算法需求和未来研究价值的文献支持。

Jul, 2019

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

该研究综述了深度学习在点云处理中的应用，探讨了数据增强方法，并对其进行了综合评估和分类，以帮助研究人员全面了解点云数据增强的现状，并推动其广泛应用和发展。

Aug, 2023