RandLA-Net源码解读: 点云网络训练

RandLA-Net是一种用于点云分割的深度学习网络模型，它结合了基于球面感受野的局部区域特征提取和全局特征建模，具有较好的性能和高效的计算速度。本文将详细解读RandLA-Net的网络训练过程，并提供相应的源代码。

1. 数据预处理
   在进行网络训练之前，需要对点云数据进行预处理。首先，将点云数据划分为局部区域，并计算每个点的球面邻域。然后，对每个局部区域进行球面坐标转换，以确保点云数据具有旋转和平移不变性。最后，将点云数据转换为张量形式，以便输入到神经网络中。

def preprocess_data(point_cloud):
    # 划分局部区域
    local_regions = divide_into_local_regions(point_cloud)
    
    # 计算球面邻域