点云深度学习的Pytorch框架
这是3D 点云的深度学习框架，提供常见的点云分析方法的一种通用深度学习模型。它主要依赖Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架能够以最小的代价和极大的可重复性来构建精简而复杂的模型。目标是建立一个工具，用于对SOTA模型进行基准测试，同时允许研究者们有效地研究点云分析，最终目标是建立可应用于实际应用的模型。
代码已经开源 https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d（最近似乎又更新了）
工程结构
作为一种函数库，所以必然提供了一些常见的深度学习算法和接口，并且按任务划分模型和数据集。支持分割，分类和配准。
支持的数据集
分割的数据集：
- 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
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