主要观点总结
本文介绍了新型点云学习模型Point Cloud Mamba（PCM）的技术细节，包括其在多个数据集上的表现、安装指南、入门指南、参数、GFlops和吞吐量等。文章还提供了点处理的常见任务和示例代码，以及往期推荐的相关内容。
关键观点总结
关键观点1: 新型点云学习模型PCM的技术细节
通过引入状态空间模型Mamba，PCM实现了在保持线性计算复杂度的同时进行全局建模，在多个数据集上表现优于现有方法。
关键观点2: 安装指南
提供了详细的安装指南，包括系统需求、conda环境配置、安装相关库等步骤。
关键观点3: 数据集的准备
介绍了如何准备PCM所需的数据集，包括ScanObjectNN、ModelNet40、ShapeNetPart、S3DIS等数据集的结构和下载方式。
关键观点4: 入门指南
简要介绍了PCM的使用方法，包括预训练权重的获取、训练和测试的方法等。
关键观点5: 附加：点处理的常见任务
介绍了点云数据的常见处理任务，如过滤和降噪、配准、分割、特征提取和匹配等，并提供了使用Python和PCL处理点云的简单示例代码。
文章预览
Aitrainee | 公众号：AI进修生 🌟 Point Cloud Mamba （PCM） 是一种新型点云学习模型，通过引入 Mamba 到点云分析中，实现了在保持线性计算复杂度的同时执行全局建模。该模型在多个数据集上表现优于现有方法。 https://github.com/SkyworkAI/PointCloudMamba Hi，这里是Aitrainee，欢迎阅读本期新文章。 点云是一种数据结构，用于表示 三维空间中的物体或场景 。它由许多分布在三维空间中的点组成，每个点都有其三维坐标（x, y, z），有时还包括其他属性（如颜色、密度等）。 点云 应用 机器人导航和避障：机器人可以使用点云数据来感知环境，进行路径规划和障碍物检测。 计算机视觉：用于三维重建和物体识别。 自动驾驶：激光雷达（LiDAR）生成的点云数据帮助车辆感知周围环境。 虚拟现实和增强现实：用于创建逼真的三维环境。 建筑和工程：用于三维测绘和结
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