点云全景分割项目

————|视频结构化和图像结构化过程中采用基于光流为基础的分形方法在底层实现每个像素的类别含义实现全景分割。
    ——|主要用在地图构建、自动驾驶第一阶段感知、医学病灶检测、蛋白质、药物合成。
    ——|1、他从基层使用激光雷达获得N*4（三个坐标和一个光强）的激光雷达数组及深度相机的六个数组（RGB+三个坐标）
    ——|2、缺点多角度投射拼接导致信息丢失
    ——|3、使用原始三维点云数据采用卷积提取特征+maxpooling及通过分层特征提取实现相关输出的分类识别任务（缺点计算量大）
————|PointNet++ 
————|DGCNN
————|PointCNN
  ——|特点：Fully connected layers、maxpooling、local context、Hierarchical learning