室外场景三维点云数据的分割与分类的任务书.docx

室外场景三维点云数据的分割与分类的任务书
任务背景：
室外场景的三维点云数据分割与分类是计算机视觉领域中一个重要的任务，与城市规划、自动驾驶等相关应用息息相关。由于室外场景点云数据具有丰富的空间信息，可以提供大量有用的场景、建筑以及道路信息，因此点云分割与分类技术的发展对于优化城市规划及增加自动驾驶安全性具有重要的意义。
任务描述：
本次任务旨在完成对室外场景3D点云数据的分割与分类问题。要求使用深度学习中的一些常用模型，如PointNet，PointNet++等模型，进行点云数据的分类，分割等任务。主要包括以下两个方面：
1.3D点云分类
在这个任务中，给定一个包含各种类型点云的数据集，如建筑、道路、树、天空、汽车等。您的目标是训练一个深度学习模型，将点云分类为这些预定义的类别，对数据集进行分类，评估结果，并产生详细报告。
2.3D点云分割
这个任务中，您需要将点云分割为预定义的子集，如建筑物物体，道路和汽车。您需要训练一个深度学习模型，从给定的3D点云数据中分割出这些子集，对数据集进行分割，评估结果，并产生详细报告。
任务要求：
1.使用深度学习相关的模型，如PointNet，PointNet++,等进行点云数据的分割与分类任务；
2.使用合适的数据预处理技术，对原始点云进行处理，如降采样、标准化、变换等；
3.对分类及分割模型进行训练和调优，得到较好的模型性能；
4.对模型进行测试，评估精确度和效率，生成详细的模型报告；
5.在完成任务后，准备一份详细报告，包括技术路线、实验结果和技术思考等。
预期结果：
通过对3D点云数据的分类和分割任务的完整实现，预期达到以下目标:
1.实现一个效果较好的深度学习分类、分割模型；
2.在数据集上评估模型的性能，得到较高的分类/分割精确度和较快的处理速度；
3.形成专业技术报告，记录实验结果和技术思路。
任务安排：
1.环境搭建和数据集获取
2.数据预处理，如降采样、标准化、变换等
3.构建并训练深度学习分类、分割模型
4.模型精调和性能评估
5.生成实验报告及技术思路分享
参考文献：
1.Qi,C.R.,Su,H.,Mo,K.,&Guibas,L.J.(2017).PointNet:Deeplearningonpointsetsfor3Dclassificationandsegmentation.ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,652–660.
2.Qi,C.R.,Yi,L.,Su,H.,&Guibas,L.J.(2017).PointNet++:Deephierarchicalfeaturelearningonpointsetsinametricspace.AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,5099–5108.