点云语义分割：使用C++部署RandLANet模型推理

点云语义分割是计算机视觉领域中的重要任务之一，它旨在将点云数据中的每个点分类到特定的语义类别中。RandLANet是一种流行的点云语义分割模型，它通过局部感知和全局聚合的方式有效地处理点云数据。在本文中，我们将讨论如何使用C++将RandLANet模型部署到应用程序中进行推理。

为了进行RandLANet模型的推理，我们需要完成以下步骤：

1. 加载模型和权重：首先，我们需要加载RandLANet模型的架构和预训练权重。这可以通过使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来完成。在这里，我们假设我们已经加载并初始化了模型对象。

// 加载RandLANet模型
Model randlanetModel;
randlanetModel.loadModel("randlanet_model.pth");

2. 准备输入数据：点云数据通常以特定的格式存储，例如PLY或X