深蓝学院三维点云处理

├── 深蓝学院三维点云处理
│ ├── 第九次课
│ │ ├── 9.2ICP_2.mp4
│ │ ├── 9.1 ICP_1.mp4
│ │ ├── registration_dataset.zip
│ │ ├── 9.4ransac.mp4
│ │ ├── 9.3ndt.mp4
│ │ ├── PointCloudLecture9.pdf
│ ├── 第六次课
│ │ ├── 6.5pointcloud&image fusion.mp4
│ │ ├── PointCloudLecture6.pdf
│ │ ├── 6.4pointRCNN.mp4
│ │ ├── 6.2image-based object detection.mp4
│ │ ├── 6.1introduction.mp4
│ │ ├── 6.3voxelnet&pointillar.mp4
│ ├── imgs
│ │ ├── 3.png
│ │ ├── 1.jpg
│ │ ├── 4.png
│ │ ├── 2.png
│ ├── 第二次课
│ │ ├── 2.2_KD-tree.mp4
│ │ ├── lesson2code.zip
│ │ ├── PointCloudLecture2v3.0.pdf
│ │ ├── 2.1_binary_search_tree.mp4
│ │ ├── 2.3_Octree.mp4
│ ├── 第五节课
│ │ ├── PointCloudLecture5DeepLearningwithPointClouds.pdf
│ │ ├── 5.2pointnet.mp4
│ │ ├── 5.1 deep learning introduction.mp4
│ │ ├── 5.3pointnet++.mp4
│ ├── 第八次课
│ │ ├── 8.4 PPFNet &&PPF_folder .mp4
│ │ ├── 8.1 PFH&&FPFH.mp4
│ │ ├── PointCloudLecture8-ld-2020.5.23.pdf
│ │ ├── 8.2 SHOT.mp4
│ │ ├── 8.3 3D_match&&perfect_match .mp4
│ ├── 第七次课
│ │ ├── 7.2 harris 3d.mp4
│ │ ├── PointCloudLecture7-ld-2020.5.21.pdf
│ │ ├── 7.3 ISS.mp4
│ │ ├── 7.4 USIP.mp4
│ │ ├── 7.1 introduction && harris 2d.mp4
│ │ ├── 7.5 SO-NET.mp4
│ ├── 第一次课，声音正常版本
│ │ ├── 2-PCA.mp4
│ │ ├── 3-kernel PCA.mp4
│ │ ├── 6-（ppt）PointCloudLecture1v4.0.pdf
│ │ ├── 5-（作业）PointCloudHomeworkI.rar
│ │ ├── 4-.mp4
│ │ ├── 1-Introduction.mp4
│ ├── 第二次课ppt
│ │ ├── PointCloudLecture2v3.0.pdf
│ ├── 3d数据集
│ │ ├── 3D PCL 数据集
│ │ │ ├── KITTI_depth
│ │ │ │ ├── devkit
│ │ │ │ │ ├── python
│ │ │ │ │ │ ├── read_depth.py
│ │ │ │ │ ├── matlab
│ │ │ │ │ │ ├── depth_read.m
│ │ │ │ │ ├── cpp
│ │ │ │ │ │ ├── evaluate_depth
│ │ │ │ │ │ ├── utils.h
│ │ │ │ │ │ ├── log_colormap.h
│ │ │ │ │ │ ├── io_depth.h
│ │ │ │ │ │ ├── make.sh
│ │ │ │ │ │ ├── evaluate_depth.cpp
│ │ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ │ ├── data_depth_velodyne.zip
│ │ │ │ ├── data_depth_annotated.zip
│ │ │ │ ├── data_depth_selection.zip
│ │ │ ├── KITTI_object
│ │ │ │ ├── data_object_velodyne.part1.rar
│ │ │ │ ├── data_object_label_2.zip
│ │ │ │ ├── data_object_velodyne.part2.rar
│ │ │ ├── KITTI_odometry
│ │ │ │ ├── data_odometry_velodyne
│ │ │ │ │ ├── 1-10.rar
│ │ │ │ │ ├── 11-21.rar
│ │ │ │ ├── devkit_odometry.zip
│ │ │ │ ├── data_odometry_poses.zip
│ │ │ ├── modelnet40_normal_resampled.zip
│ │ ├── KITTI_odometry
│ │ │ ├── data_odometry_velodyne
│ │ │ │ ├── sequences
│ │ │ │ │ ├── 1-10.rar
│ │ │ │ │ ├── 11-21.rar
│ │ │ ├── devkit_odometry.zip
│ │ │ ├── data_odometry_poses.zip
│ │ ├── KITTI_depth
│ │ │ ├── devkit
│ │ │ │ ├── cpp
│ │ │ │ │ ├── evaluate_depth.cpp
│ │ │ │ │ ├── io_depth.h
│ │ │ │ │ ├── evaluate_depth
│ │ │ │ │ ├── log_colormap.h
│ │ │ │ │ ├── make.sh
│ │ │ │ │ ├── utils.h
│ │ │ │ ├── python
│ │ │ │ │ ├── read_depth.py
│ │ │ │ ├── matlab
│ │ │ │ │ ├── depth_read.m
│ │ │ │ ├── readme.txt
│ │ │ ├── data_depth_velodyne.zip
│ │ │ ├── data_depth_annotated.zip
│ │ │ ├── data_depth_selection.zip
│ │ ├── KITTI_object
│ │ │ ├── data_object_label_2.zip
│ │ │ ├── data_object_velodyne.part2.rar
│ │ │ ├── data_object_velodyne.part1.rar
│ │ ├── modelnet40_normal_resampled.zip
│ ├── 第四节课
│ │ ├── HomeworkIVclustering.rar
│ │ ├── 4.2meanshift&dbcan.mp4
│ │ ├── 4.1 spectral clusterig.mp4
│ │ ├── 4.3least_square.mp4
│ │ ├── 4.4 ransac.mp4
│ │ ├── pointcloudLecture4Clustering&Modelfitting.pdf
│ ├── 第三次课
│ │ ├── 3.3GMM.mp4
│ │ ├── 3.1math prerequisite.mp4
│ │ ├── 3.5Spectral clustering.mp4
│ │ ├── 3.2K-means.mp4
│ │ ├── PointCloudHomeworkIII.rar
│ │ ├── 3.4EM.mp4
│ │ ├── PointCloudLecture3Clustering.pdf