前言由于Colab免费版的内存过小，本文基于Colab Pro运行。使用代码https://github.com/DLW3D/point_edg由https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch修改而来。可以直接使用Colab记事本打开。运行步骤Colab准备加载硬盘，用于储存模型。from google.colab import drive

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使用python实现drcom服务的接口，在Linux或windows中配置脚本文件自动登录并保持网络连接。

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【代码】pcl自动计算旋转矩阵, 将点云归正。

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KPConv/models/network_blocks.py看看KPConv层的具体实现def KPConv(query_points, support_points, neighbors_indices, features, K_values, radius, config):"""返回KPConv的输出特征"""# 从当前半径和配置密度获取KP范围extent = config.KP_ext

在阅读KPConv-PyTorch源码时，发现其对torch.nn.BatchNorm1d进行了封装。class BatchNormBlock(nn.Module):def __init__(self, in_dim, use_bn, bn_momentum):"""Initialize a batch normalization block. If network does not use ba

前言现有栅格分类图, 图中像素值代表分类编号, 取值范围为0~7。要在每个类别中抽取100个点, 输出成带有类别的shape文件。提取每类的随机点(流程图)0 已有数据一副栅格影像, 像素值代表该点的类别。1 对类别进行循环设置1~7的循环, 循环变量名为index。在之后的流程中以%index%方式引用该值。2 提取该类的点使用栅格计算器将除该类的值设置成Null3 将该类转换成面对象4 类别边

官方文档: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.BatchNorm1d.htmlclass torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True,track_running_stats=True)输入:(N,C) 或 (N,C,L)输出:(N,