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基于深度学习的点云分类分割方法研究
一、引言
点云数据在三维视觉领域具有重要地位，广泛用于自动驾驶、机器人感知、3D重建等领域。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的点云分类分割方法成为了研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的点云分类分割方法，以提高点云数据的处理效率和准确性。
二、点云数据概述
点云数据是由大量三维空间坐标点组成的数据集，包含了丰富的空间信息。点云数据获取方式多样，如激光扫描、深度相机等。点云数据在处理过程中需要考虑到其无序性、密度不均、噪声干扰等特点。
三、传统点云分类分割方法
在深度学习技术出现之前，传统的点云分类分割方法主要基于手工设计的特征和聚类算法。这些方法通常依赖
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