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三维点云分析中的类增量学习方法研究.pdf

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    摘要

    摘要

    三维点云分析技术是帮助机器理解三维世界的方式之一。随着大规模点云数据集的

    出现，基于深度神经网络的三维点云分析方法发展迅速，在静态数据训练场景中表现优

    异。然而，在现实的流动数据场景下，旧数据的访问往往受限，导致点云分析模型在增

    量式更新时面临着灾难性遗忘问题，使其在旧数据流中学习到的能力快速丢失。因此，

    针对流动数据场景下点云分析模型的增量式学习问题，本文展开了相关研究，并对不同

    的点云分析任务提出了以下方法：

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