本项目提供了一个经过验证的PointNet++实现，适用于点云处理任务。该代码库简洁、易懂，并包括多种预训练模型和测试数据集，便于用户快速上手研究与开发工作。
我在学习PointNet的PyTorch版本，并参考了作者提供的TensorFlow版本页面上的GitHub地址。数据集方面，PyTorch版本仅提供了ModelNet的数据，只能用于部件分割任务。然而，我想要使用S3DIS数据集进行测试，因此下载了原作者提供链接中的预处理好的h5文件。
这些h5文件包含了经过采样的点云数据，每个立方体区域内的样本包含4096个点；一个h5文件中总共包含100万个数字（即1000*4096*9），代表了1000个不同的点云。每个点含有九维信息：xyz坐标、rgb颜色值，以及剩余的三个未知维度。
作者在TensorFlow版本中的代码详细描述了数据处理过程，但对我来说过于复杂难以理解。我打算利用这些预处理好的h5文件，并结合Tensorflow版本的相关代码来编写一个PyTorch的数据集类（具体实现见indoor3d_dataset.py）。此外，在训练阶段的大部分代码参考自PointNet的PyTorch版本示例，只是在数据读取部分针对S3DIS进行了调整。最后，结果可视化方面则使用了原作者提供的TensorFlow版中的脚本进行操作。
整个实验过程中没有提及任何联系方式或网址信息。
5星
