基于 CUDA 的稀疏卷积在 GPU 上的三维点云优化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。近年来，深度学习方法的利用显著增加，尤其是卷积神经网络（CNNs），已成为涉及结构化网格数据的各个领域，如图片分析和处理中的主要方法。然而，在许多领域中，激光雷达和 3D 传感器的指数增长导致了对 3D 点云分析的增加需求。与照片不同，点云呈现稀疏性且缺乏规则网格，因此存在着不同的处理和计算问题，这对于包括物体识别在内的各种应用非常关键。
近年来，深度学习方法的利用显著增加，尤其是卷积神经网络（CNNs），已成为涉及结构化网格数据的各个领域的主要方法。激光雷达和3D传感器的指数增长导致了对3D点云分析的增加需求。点云呈现稀疏性且缺乏规则网格，因此存在着不同的处理和计算问题，对于物体识别等应用非常关键。
