Data. We use the large-scale 3D dataset ShapeNet Parts [1]} as the experiment bed. ShapeNet Parts contains 16,880 models (14,006 models are used for training, and 2874 models are used for testing), each of which is annotated with two to six parts, and the entire dataset has 50 different part labels. We sample 2,048 points from each model as input, with a few point sets having six labeled parts. We directly adopt the same train–test split strategy similar to DGCNN [2]} in our experiment.

Данные. Мы используем крупномасштабный 3D набор данных ShapeNet Parts в качестве экспериментальной платформы. ShapeNet Parts содержит 16,880 моделей (14,006 моделей используются для обучения и 2874 модели используются для тестирования), каждая из которых аннотирована двумя или шестью частями, а весь набор данных содержит 50 различных меток частей. Мы выбираем 2,048 точек из каждой модели в качестве входных данных, при этом некоторые наборы точек имеют шесть помеченных частей. Мы непосредственно принимаем ту же стратегию разделения на обучающую и тестовую выборку, похожую на DGCNN, в нашем эксперименте.