Настройка обучения моделей при классификации и сегментации облаков точек

Представлены особенности и возможности нейросетевой архитектуры PointNet применительно к искусственно сгенерированным облакам точек лазерного отражения в информационной системе Terra$\underline{\ }$Maker. Проанализированы результаты обучения сети PointNet и оценена точность полученных моделей. Предложен подход к определению параметров, которые дают максимальную точность при выполнении экспериментов на примере облаков точек, полученных при помощи информационной системы Terra$\underline{\ }$Maker.