3d-MNIST-classification-PointNet

使用PointNet，2D-CNN，3D-CNN和其他一些ML方法进行3D MNIST分类 介绍 在这项工作中，我使用Pointnet，2D-CNN，3D-CNN和其他一些ML方法对3d-mnist点云进行分类。 您可以在找到数据集。 点云是几何数据结构的一种重要类型。 由于格式不规则，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。 您可以使用3D-CNN_classifier.ipynb在3D-体素网格上应用3D-CNN。 但是，这使数据变得不必要地庞大，并导致了问题。 在点网论文中，他们设计了一种新型的神经网络，它直接消耗点云，这很好地考虑了输入中点的排列不变性。 他们的名为PointNet的网络为从对象分类，零件分割到场景语义解析的应用程序提供了统一的体系结构。 虽然很简单，但PointNet高效且高效。 在此存储库中，我们使用了他们在发布的代码，并进行了一些更改