LIDARLearn [R][D][P]をオープンソース公開します

これは3Dポイントクラウドの深層学習向けの、統合されたPyTorchライブラリです。私たちの知る限り、組み込みの相互検証（クロスバリデーション）サポートを備え、非常に多くのモデル群を1か所で扱えるようにした最初のフレームワークです。

教師あり、自己教師あり、パラメータ効率の高いファインチューニング手法をカバーする、すぐに使える56の設定をまとめて提供します。

1つのシンプルなコマンドで、すべてを単一のYAMLファイルから実行できます。

最も優れた機能の1つ：学習後、出版物にそのまま使えるLaTeXのPDFを自動的に生成できます。きれいな表を作成し、最良の結果を強調し、統計テストや図もあなたの代わりに実行します。Overleafで表を手作業で組む必要はありません。

このライブラリには、ModelNet40、ShapeNet、S3DISといったデータセットに関するベンチマークに加えて、2つのリモートセンシング用データセット（STPCTLSとHELIALS）が含まれています。STPCTLSはすでに前処理済みなので、そのまま使えます。

このプロジェクトは、3Dポイントクラウド学習、3Dコンピュータビジョン、リモートセンシングの研究者を対象としています。

論文 : https://arxiv.org/abs/2604.10780

MITライセンスで公開されています。

貢献やベンチマークは大歓迎です！

GitHub : https://github.com/said-ohamouddou/LIDARLearn