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本项目为清华大学《计算机图形学基础》2026 春季课程 PA3 作业，基于 Jittor 深度学习框架实现点云分类任务。 主要实现点云数据增强策略：
基于 Jittor 框架开发，需提前安装 Jittor。
参考官方教程安装： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/
数据集下载地址： https://www.educoder.net/competitions/Jittor-7
下载后将解压得到的 data/ 文件夹放置到项目根目录下即可。
data/
在项目根目录执行：
```bash python pct.py
清华大学 计算机图形学基础 课程 PA3 作业
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Jittor-PA3 点云分类实验
项目简介
本项目为清华大学《计算机图形学基础》2026 春季课程 PA3 作业，基于 Jittor 深度学习框架实现点云分类任务。 主要实现点云数据增强策略：
环境依赖
基于 Jittor 框架开发，需提前安装 Jittor。
1. 安装 Jittor
参考官方教程安装： https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/download/
2. 数据集准备
数据集下载地址： https://www.educoder.net/competitions/Jittor-7
下载后将解压得到的
data/文件夹放置到项目根目录下即可。运行方式
在项目根目录执行：
```bash python pct.py