用深度学习处理点云数据

3D点云的特征点   1 点云具有无序性。 2 点云具有稀疏性。 3 点云信息量有限。     3D点云应用深度学习面临的挑战 在点云数据方面的挑战： 1  缺少数据：扫描的模型通常被遮挡，部分数据丢失。 2  噪音：所有传感器都是嘈杂的。 有几种类型的噪声，包括点云扰动和异常值。 这意味着一个点有一定的概率位于它被采样的地方（扰动）附近的某一半径范围内，或者它可能出现在空间的任意位置（异常值）。

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