PCN数据集的训练集中包含残缺点云吗？

在PCN（Point Completion Network）的训练集中，通常包含有残缺点云。PCN是一种用于点云补全任务的网络模，旨在将不整的点云补全为完整的点云。

PCN使用了大规模的ShapeNet数据集进行训练，其中包含了各种物体的完整点云数据。然而，在PCN的训练过程中，这些完整点云数据会被处理为残缺点云，以模拟真实世界中不完整的输入。

这种处理可以通过随机采样、部分点的删除、遮挡等方法来生成残缺点云。生成的残缺点云将作为PCN网络的输入，而对应的完整点云将作为训练过程中的目标输出。

因此，PCN的训练集通常包含有残缺点云，以使网络能够学习从不完整输入中生成完整点云的能力。