def _break_up_pc(self, pc): xyz = pc[..., 0:3].contiguous() features = ( pc[..., 3:].transpose(1, 2).contiguous() if pc.size(-1) > 3 else None ) return xyz, features def forward(self, pointcloud: torch.cuda.FloatTensor): xyz, features = self._break_up_pc(pointcloud) l_xyz, l_features = [xyz], [features] for i in range(len(self.SA_modules)): li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) l_xyz.append(li_xyz) l_features.append(li_features) for i in range(-1, -(len(self.FP_modules) + 1), -1): l_features[i - 1] = self.FP_modules[i]( l_xyz[i - 1], l_xyz[i], l_features[i - 1], l_features[i] ) return l_xyz[0], l_features[0]这段代码中self.SA_modules被传入的参数个数取决于什么

self.SA_modules被传入的参数个数取决于SA_modules的定义，每个SA_module应该接受两个参数，即点云的坐标和特征。在forward方法中，对于每个SA_module，先取出当前的坐标和特征，然后调用SA_module进行处理，得到新的坐标和特征，将它们分别加入l_xyz和l_features中，作为下一个SA_module的输入。因此，SA_modules中有多少个模块，就需要传入多少组坐标和特征。