这项工作基于我们的arXiv 技术报告，该报告将出现在 CVPR 2017 中。我们提出了一种新颖的点云深度网络架构（作为无序点集）。您还可以查看我们的项目网页以获得更深入的介绍。 点云是一种重要的几何数据结构。由于其不规则的格式，大多数研究人员将此类数据转换为规则的 3D 体素网格或图像集合。但是，这会使数据变得不必要地庞大并导致问题。在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不变性。我们的网络名为 PointNet，为从对象分类、部分分割到场景语义解析的应用提供了统一的架构。虽然简单，但 PointNet 非常高效且有效。 在这个存储库中，我们发布了代码和数据，用于在从 3D 形状采样的点云上训练 PointNet 分类网络，以及在 ShapeNet Part 数据集上训练部件分割网络。

更新 2021/03/27: （1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。 (2) 发布预训练模型用于分类和部分分割log/。 2021/03/20：更新分类代码，包括： (1) 添加训练ModelNet10数据集的代码。使用--num_category 10. (2) 添加仅在 CPU 上运行的代码。使用--use_cpu. (3) 增加离线数据预处理代码，加速训练。使用--process_data. (4) 添加用于均匀采样训练的代码。使用--use_uniform_sample. 2019/11/26: (1) 修复了之前代码中的一些错误并增加了数据增强技巧。现在只用1024分就可以达到92.8%！ (2) 增加了测试代码，包括分类和分割，以及可视化的语义分割。 (3) 将所有模型整理成./models文件，方便使用。

pointnet++自制室外城市区域数据集

PointNet++ 源码有批注

1.领域：matlab，pointNet的三维点云目标分类识别算法 2.内容：【含操作视频】基于pointNet的三维点云目标分类识别matlab仿真,输出混淆矩阵验证识别率 3.用处：用于pointNet的三维点云目标分类识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

modelnet40_normal_resampled 比较大，所以分成2部分上传，这是第1部分。 modelnet40数据集用于3D点云网络，这里我用的是pointnet。

针对PointNet模型只针对孤立点提取特征信息,而对邻域结构的信息提取能力不足的问题,提出基于图卷积网络的三维点云分类分割模型GraphPNet。首先将三维点云转换成无向图结构,利用该图结构得到点云的邻域信息,通过将邻域信息与单个点信息融合的方式提高分类与分割的准确率。在分类实验中,本文在ModelNet40数据集上进行训练与测试,并且与3D ShapeNets、VoxNet、PointNet模型的分类精度进行比较,其分类精度优于这些模型。在分割实验中,使用ShapeNet数据集进行训练与测试,并且与PointNet模型等分割模型得到的平均交并比(mIoU)值进行比较,验证了GraphPNet在分割实验中的有效性。

【3D计算机视觉】从PointNet到PointNet++理论及pytorch代码 计算机视觉.pdf

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点网扫描网 在scannet数据集上测试Pointnet ++