三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛，如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。
PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行
深度学习的开山之作，
PointNet
++是对
PointNet的改进技术。作为点云处理
深度学习方法的里程碑工作，启发了很多后续研究。本课程对PyTorch版的
PointNet
++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括： （1）提供三维点云物体分类数据集ModelNet40、物体部件分割数据集ShapeNet和场景分割数据集S3DIS的下载、可视化软件和方法；（2）在Ubuntu系统上演示使用
PointNet
++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试；（3）详解
PointNet
++的原理、程序代码和实现细节，并使用PyCharm进行Debug调试代码和单步跟踪。需要学习TensorFlow版
PointNet
++的学员可前往本人推出了课程《
PointNet
++点云处理TensorFlow版》
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