3D世界课程—— 3D点云深度学习介绍
注意：kitti数据集的label都是基于相机坐标系的。如果使用雷达的label，需要进行相机和雷达之间的矩阵转换。label——真值，错错错。应该是数据帧————————帧值？比kitti数据集规模大，场景也更加丰富，白天，晚上，雨雪雾等天气。kitti中的中心点，都是底面中心点，而不是3Dbox的中心点。面相python的，是Open3D。点云稀疏，如果使用图像中卷积的算法，会造成大量的计算浪
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3D点云深度学习介绍
常见获取3D信息的方式。
重点是后两个，学习方向也是后两个。偏向融合？？？
calib——标定文件
image——图像
label——真值，错错错。。。应该是数据帧 ————————帧值？真值？
veldoyne —— 雷达
截断：处于图像边缘的一些物体。
遮挡程度：
第六个字段，高宽长，长也可以测出来？？
注意：kitti数据集的label都是基于相机坐标系的。如果使用雷达的label，需要进行相机和雷达之间的矩阵转换。
kitti中的中心点，都是底面中心点，而不是3Dbox的中心点。
比kitti数据集规模大，场景也更加丰富，白天，晚上，雨雪雾等天气。
点云数据格式比较多，只关注常用的即可。
kitti数据集中用的。
常用， .bin .pcd文件格式，存储。
pcl是基于c++的点云库。面相python的，是Open3D。
点云任务：配准，
点云稀疏，如果使用图像中卷积的算法，会造成大量的计算浪费。
有文章，浩森发的。
课程主要学习点云和体素，栅格网的不学。
这一部分，先了解。
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