TF X版RandLA-Net源码解析：数据预处理 点云

RandLA-Net是一种用于点云语义分割的深度学习模型。在这篇文章中，我们将详细解读TF X版RandLA-Net源码中的数据预处理部分，着重介绍如何对点云数据进行处理。

在深度学习任务中，良好的数据预处理可以提高模型的性能和效果。点云数据作为一种重要的非结构化数据形式，常常需要进行特殊的处理才能被深度学习模型所使用。下面我们将逐步介绍TF X版RandLA-Net中的点云数据预处理流程。

1. 数据加载与格式转换：
   首先，我们需要从原始数据集中加载点云数据。在TF X版RandLA-Net中，点云数据通常以PLY或LAS格式存储。通过使用相应的库函数，我们可以读取文件并将点云数据转换为模型可接受的输入格式，例如Numpy数组。

   def load_pc_kitti(self, file_path):
       """Load point