后续我将如何使用文章中创新点加入的PointNet++中代码实现部分进行更新

题目	原理解析	代码改进
PointNet++改进策略 ：模块改进 | LFA | RandLA-Net，通过随机采样与局部特征聚合提升大规模3D点云处理效率	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Residual MLP | PointMLP，简化原本复杂的局部几何特征提取器，减少计算同时提高效率	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointNetXt ，利用训练测量大幅提升PointNet模型性能	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | EdgeConv | DGCNN， 动态图卷积在3d任务上应用	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Transformer| Point Transformerv2， 使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Transformer | Point Transformerv3， 使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | SPVConv， 体素和点云特征融合提升小目标检测能力	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PointCAT， 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | Transformer| Point Transformer， 使用Transformer架构引入到3D点云任务中提升模型精度	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | SWA| PVT，融入Transformer的点云与体素的模块同时提升模型精度和效率	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | x-Conv | PointCNN， 结合局部结构与全局排列提升模型性能	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PAConv，位置自适应卷积提升精度	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | OE Unit | PointSIFT，结合方向信息提升模型精度	✔️	❌
PointNet++改进策略 ：模块改进 | PVConv | PVCNN，点云和体素特征的融合大幅提升模型效率不影响精度下	✔️	❌