国防科技大学郭裕兰老师课题组新出的这篇论文对近几年点云深度学习方法进行了全面综述，是第一篇全面涵盖多个重要点云相关任务的深度学习方法的综述论文，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等，并对点云深度学习的机制和策略进行全面的归纳和解读，帮助读者更好地了解当前的研究现状和思路。

提供节点订阅多个点云并将它们融合为一个

sigmal-point kalman filters for probabilistic inference in dynamic state-space models 很好用的论文

搅拌机 关于 该存储库包含一些代码，这些代码用于创建大型粒子集合（体素网格，点云）以及Blender中的颜色信息。 blender-kitti有两个目标： 创建的对象是精确的，这意味着所有粒子均在其定义的位置创建，并且所有颜色均具有指定的确切RGB值。 所有颗粒均可单独着色。 成绩单的表现是可以接受的。 创建100k点云的时间不应超过一秒钟。 这些品质一起使blender-kitti可以从KITTI数据集（因此而得名）或相关数据集中渲染大规模数据。 当涉及到可视化时，每个人都有不同的用例。 因此，这不是万能的解决方案，而是可以适用于各个用例的一系列技术。 有示例代码可以渲染上面的演示图像。 使用它来验证您的安装是否有效，并以此作为修改的起点。 安装到Blender的捆绑Python中 # Wherever your Blender installation is located.

圆柱和非对称3D卷积网络用于LiDAR分割 我们的工作“用于LiDAR分割的圆柱和非对称3D卷积网络”的源代码 消息 2021-03 [NEW :fire: ] Cylinder3D被接受为CVPR 2021的口头报告 2021-01 [NEW :fire: ] Cylinder3D在SemanticKITTI多扫描语义分割的排行榜中排名第一 2020-12 [NEW :fire: ] Cylinder3D实现了激光雷达nuScenes分割的挑战的第2位，用米欧= 0.779，fwIoU = 0.899和FPS = 10Hz的。 2020-12我们发布了具有nuScenes数据集支持的Cylinder3D新版本。 2020-11我们初步发布了Cylinder3D--v0.1，支持在SemanticKITTI和nuScenes上进行LiDAR语义分割。 2020-11我们的工作实现了SemanticKITT

opengl实现三维点云的显示，放大，缩小，旋转，多角度浏览等功能。 opengl实现三维点云的显示，放大，缩小，旋转，多角度浏览等功能。

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Non-Rigid Point Set Registration with Robust Transformation Estimation under Manifold Regularization

这是一个完整的销售点应用程序，可以在设备中本地处理销售订单，供内部商店或零售店使用。它使用SQLite数据库存储所有系统数据，因此不需要internet连接。它可以通过RESTFul API与服务器同步数据。使用此应用程序，您可以确保在开发同时支持Android和iOS设备的移动销售点系统的过程中节省时间。它是用Xamarin.Forms构建的，其中95%的完全共享代码和5%的平台特定代码用于导入数据、图像部分和其他部分。 产品页 https://www.codester.com/items/13758/minipos-mobile-point-of-sale-application-xamarin

点云压缩最经典的文章 入门级别 最新的期刊 详细介绍了点云压缩里帧间运动估计和运动补偿技术，而且采用了state-of-art的图变换技术，非常值得学习