点云深度学习系列：PointNet++ 文章及代码分析

在点云处理领域，PointNet++ 是一种常用的深度学习方法，用于对点云数据进行分类、分割和语义分析等任务。本文将对 PointNet++ 的相关文章和代码进行详细的分析，并提供相应的源代码。

PointNet++ 是 PointNet 的改进版本，通过引入层次结构和局部区域特征提取，增强了对点云数据的建模能力。以下是 PointNet++ 相关的文章及代码分析：

1. 论文：PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
   代码：https://github.com/charlesq34/pointnet2 ↗

   这篇论文由 Charles R. Qi、Li Yi、Hao Su 和 Leonidas J. Guibas 在 2017 年提出。PointNet++ 通过构建层次结构，从全局到局部逐渐提取特征，实现了对点云数据的多尺度建模。论文中还介绍了一种可用于点云分割的称为 SSG（Single-Scale Grouping）的方法，以及一种用于点云分类的称为 MSG（Multi-Scale Grouping）的方法。

   PointNet++ 的源代码可以在上述链接中找到。代码提供了完整的实现，包括网络模型的定义、数据加载、训练和测试等过程。通过阅读代码，可以深入了解 PointNet++ 的细节和实现方式。

2. 论文：PointNet++: Enhancing PointNet by Squeeze-and-Excitation Netw