点云聚类 vs 语义分割：详解差异与应用

点云聚类和语义分割是计算机视觉领域中两个不同的任务，具有不同的目标和方法。

'点云聚类'是指对点云数据进行分组或分类，将具有相似特征的点归为一类。它的目标是从点云中找出相似的点，并将它们组织到不同的类别中。点云聚类通常用于三维重建、目标识别、点云分析等领域。常用的算法包括基于距离的聚类算法（如K-means、DBSCAN等）和基于密度的聚类算法（如MeanShift、OPTICS等）。

'语义分割'是指将图像或点云中的每个像素或点进行分类，确定其属于的语义类别。它的目标是在像素级别上理解图像或点云的内容，将不同的区域标记为不同的语义类别，如人、车、建筑等。语义分割常用于自动驾驶、场景理解、增强现实等领域。常用的算法包括基于深度学习的语义分割网络，如U-Net、FCN等。

总结来说，点云聚类和语义分割都是处理点云数据的任务，但目标和方法不同。点云聚类旨在找出点云中相似的点并将它们归为一类，而语义分割旨在对点云中的每个点进行分类，确定其属于的语义类别。