dgcnn.pytorch:用于点云学习的动态图CNN的PyTorch实现（DGCNN）下载

DGCNN.pytorch 此仓库是用于点云学习的动态图CNN的PyTorch实现（DGCNN） （ ）。我们的代码框架是从借用的。 请注意，DGCNN论文中用于分类的网络结构（图3）与该论文第4.1节中的相应描述不一致。 DGCNN的作者采用第4.1节中的分类网络设置，而不是图3。我们使用PS修复了图3中的错误，并在下面给出了修改后的图。 提示：点云实验的结果通常比2D图像面临更大的随机性。我们建议您多次运行实验并选择最佳结果。 要求 Python 3.7 PyTorch 1.2 CUDA 10.0 包装：glob，h5py，sklearn 内容 点云分类 运行训练脚本： 1024点 python main_cls.py --exp_name=cls_1024 --num_points=1024 --k=20 2048点 python main_cls.py --exp_name