?這是3D 點云的深度學習框架，提供常見的點云分析方法的一種通用深度學習模型。它主要依賴Pytorch Geometric和Facebook Hydra。該框架能夠以最小的代價和極大的可重復性來構建精簡而復雜的模型。目標是建立一個工具，用于對SOTA模型進行基準測試，同時允許研究者們有效地研究點云分析，最終目標是建立可應用于實際應用的模型。
代碼已經開源 https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d（最近似乎又更新了）

工程結構

作為一種函數庫，所以必然提供了一些常見的深度學習算法和接口，并且按任務劃分模型和數據集。支持分割，分類和配準。
支持的數據集

分割的數據集：

• Scannet from Angela Dai et al.: ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes
• S3DIS from Iro Armeni et al.: Joint 2D-3D-Semantic Data

總結

以上是生活随笔為你收集整理的点云深度学习的Pytorch框架的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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