3DmFV-Net：使用3D CNN进行点云分类：3DmFV-Net的MATLAB实现-3D点云分类网络。-matlab开发

有关完整说明，请参阅 README.md 文件。 这是使用 3D 修正 Fisher Vectors 训练点云分类网络的 MATLAB 代码。 这项工作在西班牙马德里的 IROS 2018 上展出，并发表在机器人和自动化快报。 现代机器人系统通常配备直接 3D 数据采集设备，例如 LiDAR，可提供丰富的周围环境 3D 点云表示。 这种表示通常用于避障和映射。 在这里，我们提出了一种将点云用于另一个关键机器人能力的新方法，即对环境的语义理解（即对象分类）。 卷积神经网络 (CNN) 在 2D 图像中的对象分类方面表现非常出色，但不容易扩展到 3D 点云分析。 由于点云的不规则格式和不同数量的点，这并不简单。 将点云数据转换为3D体素网格的常见解决方案需要解决严重的精度与内存大小的权衡问题。 在本文中，我们提出了一种新颖、直观可解释的 3D 点云表示，称为 3D Modified Fi