三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、<span>AR/VR</span>、<span>FaceID</span>等。<span>PointNet</span>网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作，<span>PointNet++</span>是对<span>PointNet</span>的改进技术。作为点云处理深度学习方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。 讯享网
讯享网本课程对<span>PyTorch</span>版的<span>PointNet++</span>进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括：<span> </span> 
（<span>1</span>）提供三维点云物体分类数据集<span>ModelNet40</span>、物体部件分割数据集<span>ShapeNet</span>和场景分割数据集<span>S3DIS</span>的下载、可视化软件和方法； 
讯享网（<span>2</span>）在<span>Ubuntu</span>系统上演示使用<span>PointNet++</span>进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试； （<span>3</span>）详解<span>PointNet++</span>的原理、程序代码和实现细节，并使用<span>PyCharm</span>进行<span>Debug</span>调试代码和单步跟踪。 讯享网需要学习<span>TensorFlow</span>版<span>PointNet++</span>的学员可前往本人推出了课程《<span>PointNet++</span>点云处理<span>TensorFlow</span>版》
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