fpga和matlab
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基于matlab的pointnet++深度学习网络点云数据分类

这里，采用的pointnet++网络结构如下图所示：

基于matlab的pointnet++深度学习网络点云数据分类_第1张图片

 

        在整体网络结构中，

首先进行set abstraction，这一部分主要即对点云中的点进行局部划分，提取整体特征，如图可见，在set abstraction中，主要有Sampling layer、Grouping layer、以及PointNet layer三层构成，sampling layer即完成提取中心点工作，采用fps算法，而在grouping中，即完成group操作，采用mrg或msg方法，最后对于提取出得点，使用pointnet进行特征提取。在msg中，第一层set abstraction取中心点512个，半径分别为0.1、0.2、0.4，每个圈内的最大点数为16，32，128。

Sampling layer

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    Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。   这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。   Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多
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