当前位置：首页 > news >正文

图神经网络学习笔记-点云数据处理（专题七）

news 2024/12/14 0:45:51

本教程解释了如何利用图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）来处理和训练点云数据。尽管点云默认情况下不具有图结构，但我们可以利用 PyG 的转换工具，将其转化为适合 PyG 所提供的全套 GNN 模型的形式。关键思想是从点云数据中创建一个合成图，通过 GNN 的消息传递机制，从中学习有意义的局部几何结构。这些点的表示可以被用于例如点云分类或分割等任务。

1. 3D点云数据集

PyG 提供了多种点云数据集，例如 PCPNetDataset、S3DIS 和 ShapeNet 数据集。为了方便入门，我们还提供了 GeometricShapes 数据集，这是一个玩具数据集，其中包含了各种几何形状，例如立方体、球体或金字塔。值得注意的是，GeometricShapes 数据集默认包含的是网格（meshes）而不是点云（point clouds），通过 pos 和 face 属性表示。其中，pos 包含顶点的信息，face 包含顶点的三角形连接关系。