为了展示深度学习在点云处理上最新进展，同时促进对点云语义分割方法的研究，该文对基于深度学习的大规模点云语义分割方法进行了综述。在介绍8个室内和室外语义分割数据集的基础上，重点对近几年的深度学习点云语义分割方法进行了归纳和分析，并在S3DIS、Semantic3D、Toronto3D、ISPRS Vaihingen 3D和SemanticKITTI数据集上对不同方法进行了比较，并构建了相应的基准。最后对目前点云语义分割算法存在的问题和未来趋势进行了分析。
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