SoftPoolNet：点云完成和分类的形状描述器

在点云数据处理领域，点云的完成（point cloud completion）和分类（point cloud classification）是两项重要的任务。点云完成任务旨在通过填充缺失的点云数据，以还原完整的物体形状。而点云分类任务则是识别和标记点云中的不同类别。最近，研究人员提出了一种新的方法，名为SoftPoolNet，它通过生成形状描述器，实现了高效准确的点云完成和分类。

SoftPoolNet 基于神经网络，通过对点云进行池化和解池化操作，学习到点云的形状特征表示。下面是 SoftPoolNet 的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 SoftPool 层
class SoftPool(nn.Module):