PointNet源码阅读：点云测试

简介：
本文将对PointNet中的点云测试部分进行源码解读和分析。PointNet是一种基于深度学习的点云分类与分割算法，通过直接操作点云数据，不依赖于网格化或者体素化等传统方法，具有许多优势。在点云测试阶段，我们将使用经过训练后的模型对新的点云数据进行分类或分割。

源码解读：
点云测试的源码位于test.py文件中。首先，在代码开头的部分，我们需要导入相关的库和模块。其中，os模块用于路径操作，argparse模块用于解析命令行参数，torch和numpy模块用于数据处理，torchvision.transforms模块用于图像预处理，torch.utils.data模块用于数据加载和批处理，models模块为PointNet的网络模型定义。

接下来，我们需要定义一些全局变量和参数，如待测试的点云数据路径、模型参数路径、分类数、输入点云的维度等。这些参数需要根据实际情况进行设置。

然后，我们定义了一个test()函数，用于加载模型、载入待测试点云数据、执行网络推断以及输出结果。在函数内部，首先创建了PointNet网络的实例，并使用load_state_dict()方法加载训练好的模型参数。接着，创建了一个数据集实例，并通过数据集实例和数据加载器加载待测试的点云数据。

在进行测试之前，我们需要将点云数据转换成模型所需的形式，这里使用了PointNet提供的transform()函数来进行预处理。然后，调用