本文主要是介绍机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net的网络实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
上一篇，我们大致了解了Point Net的原理，这里我们要进行一下实现。
机器学习笔记 - 用于3D数据分类、分割的Point Net简述-CSDN博客文章浏览阅读3次。在本文中，我们将了解Point Net，目前，处理图像数据的方法有很多。从传统的计算机视觉方法到使用卷积神经网络到Transformer方法，几乎任何 2D 图像应用都会有某种现有的方法。然而，当涉及到 3D 数据时，现成的工具和方法并不那么丰富。3D 空间中一个工具就是Point Net。点网是一种新型的神经网络，直接使用整个点云。它可以对输入点云进行分类，执行语义分割，甚至部分分割。理解点网如何有效完成多项任务的关键在于，它能够提取点云的局部和全局特征， 而不管方向如何。https://skydance.blog.csdn.net/article/details/135104796 从上一篇中，我们了解到了整体的架构，以及T-nets，我们从这里入手。
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