LIDARLearn

LIDARLearn 是一个统一的深度学习库，用于3D点云的分类、分割和自监督表示学习。该项目基于PyTorch框架，提供了56种模型配置，涵盖了29种监督学习骨干网络、7种自监督预训练方法以及5种参数高效微调策略（如DAPT、IDPT等），并通过单一注册表框架暴露出来，支持YAML驱动的配置文件和标准化运行器。LIDARLearn还具备自动LaTeX/CSV报告生成功能，并附带了一个超过2200个测试用例的`pytest`套件。该库适用于需要在不同3D点云数据集上进行一致基准测试的研究人员和工程师，包括通用3D数据（如ModelNet40）、室内扫描（如S3DIS）、地面激光扫描（如STPCTLS）及航空LiDAR数据（如HELIALS）。