Vector Neurons: 用于SO(3)等变网络的通用框架

Vector Neurons: 用于SO(3)等变网络的通用框架

vnn Vector Neurons: A General Framework for SO(3)-Equivariant Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vnn/vnn

1. 项目基础介绍与主要编程语言

该项目是“Vector Neurons: A General Framework for SO(3)-Equivariant Networks”的开源实现，由Congyue Deng、Or Litany、Yueqi Duan、Adrien Poulenard、Andrea Tagliasacchi和Leonidas Guibas共同开发。该项目基于Python语言，利用PyTorch深度学习框架，为创建SO(3)等变神经网络提供了一个通用的框架。

2. 项目的核心功能

项目的核心是“Vector Neurons”的概念，它将传统的神经元从单一的标量扩展到三维向量。这种扩展使得神经网络能够处理具有旋转对称性的数据，例如3D形状。以下是项目的几个核心功能：

• 等变特性：Vector Neurons能够将SO(3)动作传递到潜在空间，从而在神经网络的常见操作中保持等变性，包括线性层、非线性激活函数、池化和归一化等。
• 模型训练与评估：提供了用于分类和部分分割任务的训练和评估脚本，支持在ModelNet40和ShapeNet数据集上进行实验。
• 多模型支持：包含PointNet和DGCNN两种网络结构的变种，分别命名为VN-PointNet和VN-DGCNN。

3. 项目最近更新的功能

最近的更新主要包括以下几点：

• 代码优化：对代码结构进行了优化，提高了代码的可读性和可维护性。
• 功能增强：增加了对SO(3)旋转的额外支持，使得模型可以在旋转后的数据上进行测试，进一步验证模型的等变性能。
• 文档完善：更新了README文件，提供了更详细的安装、配置和使用说明，方便用户快速上手和使用。
• 性能提升：通过改进数据预处理和模型训练策略，提升了模型的训练速度和预测准确性。

vnn Vector Neurons: A General Framework for SO(3)-Equivariant Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vnn/vnn