We introduce Torch-Points3D, an open-source framework designed to facilitate the use of deep networks on3D data. Its modular design, efficient implementation, and user-friendly interfaces make it a relevant tool for research and productization alike. Beyond multiple quality-of-life features, our goal is to standardize a higher level of transparency and reproducibility in 3D deep learning research, and to lower its barrier to entry. In this paper, we present the design principles of Torch-Points3D, as well as extensive benchmarks of multiple state-of-the-art algorithms and inference schemes across several datasets and tasks. The modularity of Torch-Points3D allows us to design fair and rigorous experimental protocols in which all methods are evaluated in the same conditions. The Torch-Points3D repository :https://github.com/nicolas-chaulet/torch-points3d


翻译:我们引入了旨在便利使用关于3D数据的深网络的开放源码框架 -- -- 火炬-Points3D。它的模块设计、高效实施和方便用户的界面使它成为研究和实现成果的实用工具。除了多种生活质量特征外,我们的目标是在3D深层学习研究中实现更高程度的透明度和再推广标准化,并降低进入障碍。在本文中,我们介绍了火炬-Points3D的设计原则,以及多个数据集和任务中多种最先进的算法和推断方案的广泛基准。火炬-Points3D的模块性使我们能够设计公平和严格的实验协议,在同样条件下对所有方法进行评估。Torch-Point3D储存库:https://github.com/nicolas-chaulet/trch-points3d。

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