技术编号：16214384
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及计算机视觉领域，尤其涉及一种基于深度学习的点云物体姿态估计方法、装置及其设备。背景技术目前，在对3D点云的深度学习方法的研究中，3D点云往往会被投影到2D平面或被转化为3D体素以适应卷积神经网络的高度规则化的输入数据格式，但在数据的转换操作过程中往往会引入人为噪声,为去除人为噪声往往会增加计算量，过程较为繁杂，且人为噪声的引入会严重影响对物体姿态评估的准确性，从而导致现有对物体姿态的评估的准确率都不高，导致严重影响该技术在应用领域的效果。发明内容有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于深...
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该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。