Pointcept/Pointcept

解決的問題

Pointcept 是一個專為點雲感知研究設計的靈活程式碼庫，為學習 3D 表示與執行語義分割及實例分割等感知任務提供統一的框架。

工作原理

它整合了廣泛的最先進 3D 主幹網路、預訓練框架與數據集處理器。該函式庫支援包括 Point Transformer (V1, V2, V3)、OA-CNNs 與 Swin3D 在內的多種架構，並實現了多種自我監督預訓練方法，例如 Utonia、Concerto 與 Sonata。它為 ScanNet、S3DIS 與 SemanticKITTI 等主要 3D 數據集提供了標準化的預處理流水線。

適用對象

主要面向從事 3D 電腦視覺、點雲分析與具身智能的研究人員與開發人員，讓他們能夠輕鬆地嘗試不同的主幹網路與預訓練策略。

亮點

• 豐富的模型庫：包含 Point Transformer V1-V3、OA-CNNs 及其他高性能主幹網路的官方實作。
• 先進的預訓練：支援 Utonia、Concerto 與 Sonata 等尖端自我監督學習框架。
• 廣泛的數據集支援：內建針對大量室內外數據集（包括 ScanNet、S3DIS、Waymo 與 nuScenes）的預處理功能。
• 硬體靈活性：同時支援 NVIDIA GPU (CUDA) 與 AMD GPU (ROCm)。
• 整合性：相容於 wandb 以進行實驗追蹤。