\"PointNet的PyTorch实现\

点网 PyTorch实现的“ PointNet：针对3D分类和分段的点集深度学习” 中型文章详细说明了实现的关键点。 分类数据集 此代码在数据集上实现对象分类。 与原始论文一样，我们根据当前面的面积在对象表面上采样1024个点。 然后，将对象归一化为单位球并添加高斯噪声。 这是代表椅子的神经网络的输入示例： 您可以通过以下下载数据集 分类表现 等级（精度） 全面的 浴缸 床 椅子 桌子 梳妆台 监视器 床头柜 沙发 桌子 洗手间 ModelNet10 82.0％ 93.4％ 92.0％ 97.2％ 81.5％ 71.0％ 89.4％ 56.0％ 86.9％ 93.4％ 95.9％ 预训练模型可用 用法 最好的第一个选择是在Google Colab中使用注释和可视化效果/nbs/PointNetClass.ipynb运行笔记本。 第二个选项是在本地计算机上克