深度学习-3D点云实战系列（无加密版）

深度学习3D点云实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握点云数据处理，特征提取与建模应用。通俗讲解点云领域各大方向应用与核心算法，基于论文讲解Pointnet系列算法知识点并详解其网络模型架构。所有算法均配套实战项目，内容主要包括poinenet系列点云分类与分割，点云补全，点云配准等项目，全部基于实际数据集进行源码解读。整体风格通俗易懂，提供全部数据与代码。

目录：

01.课程介绍.mp4

02.点云数据概述.mp4

03.点云应用领域与发展分析.mp4

04.点云分割任务.mp4

05.点云补全任务.mp4

06.点云检测与配准任务.mp4

07.点云数据特征提取概述与预.mp4

08-是资料见资料文件夹.txt

09.3D数据应用领域与点云介绍.mp4

10.点云数据可视化展示.mp4

11.点云数据特性和及要解决的问题.mp4

12.PointNet算法出发点解读.mp4

13.PointNet算法网络架构解读.mp4

14.PointNet升级版算法要解决的问题.mp4

15.最远点采样方法.mp4

16.分组Group方法原理解读.mp4

17.整体流程概述分析.mp4

18.分类与分割问题解决方案.mp4

19.遇到的问题及改进方法分析.mp4

20.项目文件概述.mp4

21.数据读取模块配置.mp4

22.DEBUG解读网络模型架.mp4

23.最远点采样介绍.mp4

24.采样得到中心点.mp4

25.组区域划分方法.mp4

26.实现group操作得到各中心簇.mp4

27.特征提取模块整体流程.mp4

28.预测结果输出模块.mp4

29.分类任务总结.mp4

30.分割任务数据与配置概述.mp4

31.分割需要解决的任务概述.mp4

32.上采样完成分割任务.mp4

33.点云补全要解决的问题.mp4

34.基本解决方案概述.mp4

35.整体网络概述.mp4

36.网络计算流程.mp4

37.输入与计算结果.mp4

38.数据与项目配置解读.mp4

39.待补全数据准备方法.mp4

40.整体框架概述.mp4

41.MRE特征提取模块.mp4

42.分层预测输出模块.mp4

43.补全点云数据.mp4

44.判别模块.mp4

45.点云配准任务概述.mp4

46.配准要完成的目标解读.mp4

47.训练数据构建.mp4

48.任务基本流程.mp4

49.数据源配置方法.mp4

50.参数计算模块解读.mp4

51.基于模型预测输出参数.mp4

52.特征构建方法分析.mp4

53.任务总结.mp4

以上是1~7章的内容

下面是8~10章的内容，每个视频包含整个章节。

08-基础补充-PyTorch框架基本处理操作.mkv

09-基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.mkv

10-基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析.mkv