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小样本三维点云目标识别技术的研究与应用
目录
小样本三维点云目标识别技术的研究与应用（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4
文档概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
目标识别技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1三维点云数据表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3分类器设计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
小样本学习理论框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1小样本学习的定义与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.2迁移学习在点云识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.3数据增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
小样本三维点云目标识别算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
4.1基于深度学习的识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2基于传统机器学习的识别方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3混合模型构建与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.1数据集准备与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.2实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3实验结果对比与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
性能评估与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.1评估指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
6.2模型性能优化方法探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
6.3进一步研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
7.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
7.2存在问题与改进措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
7.3未来工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
小样本三维点云目标识别技术的研究与应用（2）．．．．．．．．．．．．．．．49
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
目标识别技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
2.1三维点云数据表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
2.2特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
2.3分类器设计与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
小样本学习方法．．．．．．．．．．．．．．．
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