3DmFV-Net：基于3D CNN的点云分类-MATLAB实现-3D点云分类网络开发

简介：
3DmFV-Net是一款采用3D卷积神经网络技术进行点云数据分类的工具，专为MATLAB平台设计。它提供了高效的3D点云分类解决方案和详细的代码示例，适合科研人员与工程师深入研究及应用开发。 有关完整说明，请参阅 README.md 文件。这份 MATLAB 代码用于训练点云分类网络，并采用了3D修正Fisher Vectors技术。这项工作在2018年西班牙马德里的IROS会议上展出，后发表于机器人与自动化快报期刊。 如今的机器人系统通常配备有直接采集三维数据的设备（如LiDAR），能够提供周围环境丰富的点云表示形式。这些信息常用于避障和地图构建等用途。在这里，我们提出了一种新的方法来利用点云进行语义理解的关键任务——即对物体分类。 卷积神经网络在二维图像中的对象识别上表现得非常出色，但在三维点云分析中却难以直接应用。这主要是因为点云的非规则格式及不同数量的点所带来的挑战。一种常见的解决方案是将点云转换为3D体素网格，但这种方法需要权衡精度与内存大小的问题。 本段落提出了一种新颖且直观易解释的3D点云表示方法，称为3D Modified Fi。