【综述】三维点云深度学习算法综述,sota pointcloud

在三维空间的深度学习探索中，点云技术的应用正在重塑无人驾驶、机器人技术等前沿领域。一种新兴的研究热点是Transformer模型在点云处理中的创新应用，如Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey，它为分类、分割等任务提供了深入的综述。点云处理方法多种多样，大致可以分为多视图、点基、体素基和混合策略。

点基方法的代表作有PointNet和PointNet++，PointNet通过独特的设计解决了点云的无序性问题，而PointNet++则通过增强局部信息的整合，实现了性能的显著提升。追踪最新的进展，pointcloud-sota为我们揭示了不断演进的技术前沿。点云深度学习涉及的任务繁多，包括分类、分割、目标检测等，每个任务都有其独特的挑战和解决方案。

以PointNet为例，它通过FPS采样和球形Grouping，利用PointNet提取点特征，其中包括邻域特征。在分割任务中，上采样和反距离加权插值是常见的技术。PointNet++的提升并非仅来自网络结构的创新，而是训练策略的改进。PointNext则通过InvResMLP优化，如增加MLP通道数，以增强特征的丰富度，尤其在S3DIS数据集上表现出色。

卷积方法如Pointconv和KPConv各具特色，前者学习位置相关的权重，而KPConv则为每个核心点分配权重矩阵。而Point Transformer引入了注意力机制，以高效处理点云的复杂性。图方法如DGCNN通过EdgeConv层，强化了点之间的联系和表达能力。

在更复杂的网络结构中，体素法如VoxelNet和VoTr采用了3D卷积和Transformer技术，而点云检测则涉及Voxel划分、特征编码和稀疏张量表示等步骤。多视图方法如MVCNN通过多视角投影进行训练，融合方法如PVCNN则结合点云和体素信息，提升了效率和准确性。分类任务如PointGPT在ModelNet40和ScanObjectNN上展现出卓越性能，而语义分割数据集如ShapeNetPart、S3DIS、SemanticKITTI和ScribbleKITTI，则展示了不同模型的卓越表现。

在最新技术方面，如Window-Normalization处理不同密度的点云，Superpoint_transformer则以高效和低参数量实现卓越性能。Stratified-Transformer、RepSurf、Point Transformer V2、PointNext和ContrastBoundary等模型都在各自领域取得了突破。在目标检测和实例分割方面，Kitti、nuScenes、Apollo等数据集与CAGroup3D、3D-Dual-Fusion等模型相互印证。而配准和重构技术，如3DMatch、GEDI和AdaPoinTr，正解决着点云完整性的问题。

数据集方面，Scenes、STPLS3D、SensatUrban、ScanNetV2和npm3d等提供了丰富的数据资源，为研究提供了坚实的基础。在点云重建和变化检测领域，Sformer-Encoder、Transformer-Decoder和Siamese KPConv等模型展现了强大的潜力。开源项目如MMDetection3D、Paddle3D等则为开发者提供了丰富的工具和算法，如Open3D-ml中的randla、kpconv和PointTransformer，以及CloudCompare的交互式标注和分类功能。

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