MeshCNN：基于PyTorch的3D网格卷积神经网络

1. 项目基础介绍

MeshCNN是一个开源项目，它提供了一种用于处理三维三角形网格的通用深度神经网络实现。该网络可以直接在网格边缘上应用卷积、池化和反池化层，适用于3D形状分类或分割等任务。该项目使用Python编程语言，主要依赖于PyTorch深度学习框架。

2. 项目核心功能

MeshCNN的核心功能包括：

• 直接在网格上操作：与传统的在体素或点云上操作的3D网络不同，MeshCNN直接在网格的边缘上应用神经网络层，这有助于保持网格结构的几何信息。
• 多种任务支持：该项目支持多种3D网格处理任务，如形状分类、分割等。
• 易于使用的脚本：项目提供了多个脚本，方便用户进行数据下载、训练、测试以及结果可视化等操作。

3. 项目最近更新的功能

最近项目的更新主要包括：

• 数据集的扩展：项目增加了额外的数据集处理脚本，支持更多类型的数据集，如COSEG分割数据集和立方体分类数据集。
• 性能优化：对现有代码进行了优化，提高了训练和测试的效率。
• 预训练模型的引入：项目增加了获取预训练模型的脚本，用户可以方便地加载预训练权重以提高模型的性能。

这些更新使得MeshCNN项目更加完善，为用户提供了一个强大的工具来处理3D网格数据。