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基于联邦学习的室外大场景点云语义分割方法研究
一、引言
随着三维感知技术的快速发展，点云数据在室外大场景的理解与解析中扮演着越来越重要的角色。点云语义分割作为点云数据处理的关键技术，其准确性和效率直接影响到三维场景的理解和应用。然而，由于室外大场景的复杂性和数据的海量性，传统的点云语义分割方法面临着计算资源消耗大、实时性差等问题。为了解决这些问题，本文提出了一种基于联邦学习的室外大场景点云语义分割方法。
二、背景与相关研究
点云数据是三维空间中离散点的集合，包含了丰富的空间信息。点云语义分割的目标是将点云数据中的每个点分类到其对应的语义类别，如建筑物、树木、车辆等。近年来，深度学习在点云语义分
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