该命令可自动对点云进行分类。
提示
前提条件
选择一个或多个点云并启动命令。除非事先已合并，否则各点云会被独立处理。
- 选择合适的分类模型。表格会显示当前模型可检测的 Categories（类别），以及每一类点云会被归入哪个 Class（类）。
- 该选项通过降低 RAM 占用提高分类计算的稳定性，尤其适用于大型点云；但这同时可能影响执行速度。
- 如有必要，可通过 Edit category mapping 按钮修改目标类。它会打开 Classification Settings。
- 如有必要，可使用 Manual Classification 改进分类结果。
提示
FAQ
请访问 FAQ page 了解各个模型的适用场景。
说明
技术信息
分类流程基于依赖 GPU 计算的 AI 算法。
出于优化考虑，安装包并未包含全部所需组件。其中大部分组件存放在线上，会在需要时自动下载并安装。
检查前提条件
软件在启动时会检查是否满足全部前提条件。若不满足，命令图标上会显示警告，并有一个表单取代命令界面，供你下载并安装缺失的组件。
以下是前提条件清单：
- 你的电脑需要配备 NVidia graphics card，并具备 GPU compute capability。可在此处查看清单：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。建议使用性能良好的 GPU 以获得可接受的计算时间。
- 机器上需安装正确的 NVidia CUDA Toolkit。
- 分类库。
- 至少一个分类模型。
分类库与模型会被下载并保存到 Classification Settings 中定义的 Classification folder。
下载前提组件
表单打开后，会开始下载并安装 CUDA Toolkit 和/或分类库。
此时，如果 Classification folder 中没有可用模型，也会一并下载所有可用模型（仅最新版本）。
安装完成后软件会重新启动。
新模型与更新
分类模型的训练是一个持续的过程。因此，模型更新与新的分类模型会定期发布。
命令在启动时会执行检查以检测更新，并在你愿意时邀请你下载。
故障排查
也可以手动安装：
- CUDA Toolkit。可在此处下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。请参考电脑配置要求以确认应下载的正确版本。
- 分类库。在此处下载分类离线安装包，并按 pdf 说明操作。