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上传时间: 2021-02-28
详细说明：背景
3D点云数据在行业中广泛用于表示现实世界中的形状。 与3D网格相比，像（x，y，z）这样的点的格式更加直观，并且与数学兼容。 更不用说3D点数据更易于存储和读取。 3d点数据的深度学习任务主要集中在对象分类和分割上。 目前用于解决这些任务的一种流行模型是PointNet，它在一组点上训练了排列不变模型。 但是，一组点也可以视为图形。 在此项目中，我们将探索在3d点云分类上使用图谱神经网络（GNN）并将其性能与PointNet进行比较。
数据集：ModelNet40和ShapeNet
在这个项目中，我们将主要在ModelNet40数据集上训练我们的模型。 由普林斯顿收集的ModelNet40包含40类3d形状，例如飞机，汽车，吉他等。每个样本可能具有1k-60k的点以及表面信息。 由于在该项目中不需要表面数据，因此我们有一个简单的预处理程序，可以从所有样本中提取点并将其存储在h5py
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