1，3D點雲分割需要知道每個點的全局幾何結構和細粒度細節。根據分割粒度，三維點雲分割方法可分為三類:語義分割(場景級)、實例分割(對象級)和組件分割(組件級)。
2.三維點雲的語義分割在很多領域都有應用，如自動駕駛、機器人等。目前已經成為場景理解的關鍵。
3.三維點雲圖像標註數據是無人駕駛技術的基礎訓練數據。三維點雲圖像標註是在激光雷達采集的三維圖像中，通過三維幀對目標物體進行標註，包括車輛、行人、廣告招牌、樹木等。
4.三維點雲連續幀標註是自動駕駛場景中廣泛使用的數據處理類型，對三維空間感知和多幀協同處理能力要求較高。三維數據通常可以用不同的格式表示，包括深度圖像、點雲、網格和體網格。點雲作為壹種常見的格式，意味著原始的幾何信息保持在三維空間中，沒有任何離散化。