深度学习赋能下三维形状分析：显著性检测、分类与分割的深度探索

一、引言

1.1研究背景与意义

随着计算机技术和人工智能的飞速发展，三维形状分析在众多领域中发挥着越来越重要的作用。深度学习作为人工智能领域的核心技术之一，近年来在三维形状分析领域取得了显著的进展，为解决传统方法难以处理的复杂问题提供了新的思路和方法。

在自动驾驶领域，车辆需要实时准确地感知周围环境中的三维物体，包括车辆、行人、障碍物等。通过深度学习技术对激光雷达、摄像头等传感器获取的三维数据进行分析，可以实现对这些物体的显著性检测、分类与分割，从而为车辆的决策和控制提供关键信息，保障行车安全。例如，准确检测到前方行人的位置和姿态