Python点云处理(二十二)基于XGBoost的点云分类算法

0 简述

点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务,其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别。点云是由大量的三维点组成的数据集,通常由激光雷达或结构光等传感器采集而来。点云分类在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用,为实现对环境的理解和感知提供了基础。
点云分类算法的设计旨在识别点云中不同对象或地物的类别,例如建筑物、车辆、行人等。在这方面,深度学习方法取得了显著的成功,特别是卷积神经网络(CNN)在图像分类中的成功启发了许多点云分类算法的发展。上一篇介绍了梯度提升(Gradient Boosting)算法,本篇介绍基于XGBoost的点云分类。


1 XGBoost

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