​​Torch-Points3D — это опенсорсный модульный фреймворк для обучения нейросетевых моделей на 3D облаках точек. Torch-Points3D имеет функционал для решения таких задач, как классификация, сегментация, распознавание объектов, регистрация облаков точек, заполнение и другие. Доступные архитектуры нейросетевых моделей включают в себя PointNet, PointNet++, PointCNN, RSConv, VoteNet и PPNet. Среди доступных датасетов — Scannet, S3DIS, Shapenet, SemanticKitty, 3DMatch, ModelNet и Kitty Odometry.