代码详细注解大家先把下面的代码直接过一遍，不要去琢磨细节（后面我会带大家详细的去分析没一个要点）mvsnet/train.py：def train(traning_list):
......
# 数据预处理部分
......
for i in range(FLAGS.num_gpus):
with tf.device('/cpu:%d' % i):
几何建模的研究范围比较宽，有点云数据的网格重建，网格简化、几何压缩、参数化、细分平滑、网格重建、分割、变形、编辑等诸多领域。这里对主要的领域进行了简单的介绍，给出部分经典文献，对于部分专业名词进行了解释。有错误的地方希望大家指出，更欢迎大家补充，我也会间或对这个贴进行更新。1. 点云数据的网格重建(Surface reconstruction from point cloud data)我们知道，
Point Transformer自我注意网络已经彻底改变了自然语言处理，并在图像分类和目标检测等图像分析任务中取得了令人瞩目的进步。受此启发，我们研究了自我注意网络在三维点云处理中的应用。我们为点云设计了自我注意层，并利用这些层构建了用于语义场景分割、对象部分分割和对象分类等任务的自我注意网络。我们的点转换器设计改进了先前跨域和任务的工作。例如，在用于大规模语义场景分割的具有挑战性的S3DIS数
