Класифікація множини 3D-точок на основі методів машинного навчання

Abstract

У роботі розглянуто підходи до класифікації тривимірних точкових хмар із використанням алгоритмів машинного навчання. Описано особливості побудови моделей, що працюють з 3D-даними, а також проаналізовано переваги та недоліки методів KNN та Random Forest у задачах просторової класифікації.

The paper presents approaches to the classification of 3D point clouds using machine learning algorithms. It outlines the modeling challenges associated with spatial data and compares KNN and Random Forest methods in terms of their efficiency and accuracy.