三维点云是物理世界的三维数据表达形式，其应用日益广泛和重要，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。

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： 

•     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；
•     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；
•     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。
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