3D Object Classification

3D-Objektklassifizierung ist eine Aufgabe im Bereich der Computer Vision, die darauf abzielt, die Kategorie von 3D-Objektpunktwolken vorherzusagen. Diese Aufgabe erreicht eine präzise Erkennung und Klassifizierung von 3D-Objekten durch die Klassifizierung jedes Voxels. Der ModelNet-Datensatz wird häufig als Benchmark verwendet, um die Leistung dieser Aufgabe zu bewerten, wobei Modelle in der Regel anhand der Klassifikationsgenauigkeit als Bewertungsmaßstab beurteilt werden. 3D-Objektklassifizierung hat erhebliche Anwendungswerte in Szenarien wie autonomem Fahren, Roboter-Navigation und virtueller Realität.