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摘要

LIDARLearn 是一个开源 PyTorch 库，用于 3D 点云深度学习，统一了 56 个预配置模型，内置交叉验证和自动生成出版级 LaTeX 报告的功能。该框架支持有监督学习、自监督学习和参数高效微调方法，适用于 ModelNet40、ShapeNet 和遥感基准等数据集。

这是一个统一的 PyTorch 库，用于 3D 点云深度学习。据我们所知，它是第一个在一个地方支持如此大量模型集合的框架，并内置交叉验证支持。它汇集了 56 个开箱即用的配置，涵盖有监督学习、自监督学习和参数高效微调方法。你可以通过一个简单命令从单个 YAML 文件运行所有内容。最棒的功能之一是：训练后，你可以自动生成出版级的 LaTeX PDF。它创建清晰的表格，突出显示最佳结果，并为你运行统计测试和图表。无需在 Overleaf 中手动构建表格。该库包括 ModelNet40、ShapeNet、S3DIS 和两个遥感数据集（STPCTLS 和 HELIALS）上的基准测试。STPCTLS 已经预处理，你可以直接使用。该项目面向 3D 点云学习、3D 计算机视觉和遥感领域的研究人员。论文 📄：[https://arxiv.org/abs/2604.10780](https://arxiv.org/abs/2604.10780) 它采用 MIT 许可证发布。欢迎贡献和基准测试！GitHub 💻：[https://github.com/said-ohamouddou/LIDARLearn](https://github.com/said-ohamouddou/LIDARLearn)
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