【亲测免费】 PointNet 和 PointNet++ 的 PyTorch 实现

PointNet 和 PointNet++ 的 PyTorch 实现

项目基础介绍和主要编程语言

该项目是 PointNet 和 PointNet++ 的 PyTorch 实现，完全使用 Python 编写。PointNet 和 PointNet++ 是用于处理三维点云数据的深度学习模型，广泛应用于三维物体的分类、分割和语义分割任务。该项目的目标是为研究人员和开发者提供一个易于使用且高效的工具，以便在 PyTorch 框架下进行点云数据的处理和分析。

项目核心功能

1. 点云分类：支持对三维点云数据进行分类，适用于 ModelNet10 和 ModelNet40 数据集。
2. 点云分割：支持对点云数据进行部分分割（Part Segmentation），适用于 ShapeNet 数据集。
3. 语义分割：支持对点云数据进行语义分割（Semantic Segmentation），适用于 S3DIS 数据集。
4. 预训练模型：提供了预训练模型，可以直接用于测试和评估。
5. 数据增强：支持多种数据增强技术，如均匀采样和法线特征的使用，以提高模型的性能。

项目最近更新的功能

1. 预训练模型更新：2021年3月27日，项目发布了用于语义分割的预训练模型，PointNet++ 在语义分割任务中可以达到 53.5% 的 mIoU（平均交并比）。
2. ModelNet10 支持：2021年3月20日，项目更新了代码，支持在 ModelNet10 数据集上进行训练，通过设置 --num_category 10 即可使用。
3. CPU 支持：增加了在 CPU 上运行的支持，通过设置 --use_cpu 可以在没有 GPU 的环境下进行训练和测试。
4. 离线数据预处理：增加了离线数据预处理功能，通过设置 --process_data 可以加速训练过程。
5. 均匀采样支持：增加了均匀采样功能，通过设置 --use_uniform_sample 可以在训练过程中使用均匀采样技术。

该项目是一个功能丰富且持续更新的开源项目，适合对三维点云数据处理感兴趣的研究人员和开发者使用。