Supervised Only 3D Point Cloud Classification

La classification supervisée des nuages de points 3D est une méthode basée sur l'apprentissage supervisé spécifiquement conçue pour classer des données de nuages de points tridimensionnels. Cette approche utilise des ensembles de données d'entraînement étiquetés pour permettre au modèle d'apprendre les représentations de caractéristiques de différentes catégories de nuages de points, ce qui lui permet d'atteindre une classification précise des nuages de points inédits. Son objectif principal est d'améliorer la précision et la robustesse de la classification, et elle est largement appliquée dans des domaines tels que la conduite autonome, la navigation robotique et l'inspection industrielle, ce qui en fait une technique très précieuse dans les applications pratiques.