class Pointnet2MSG(nn.Module): def init(self, input_channels=6, use_xyz=True): super().init() self.SA_modules = nn.ModuleList() channel_in = input_channels skip_channel_list = [input_channels] for k in range(cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS.len()): mlps = cfg.RPN.SA_CONFIG.MLPS[k].copy() channel_out = 0 for idx in range(mlps.len()): mlps[idx] = [channel_in] + mlps[idx] channel_out += mlps[idx][-1] mlps.append(channel_out) self.SA_modules.append( nn.Sequential( PointnetSAModuleMSG( npoint=cfg.RPN.SA_CONFIG.NPOINTS[k], radii=cfg.RPN.SA_CONFIG.RADIUS[k], nsamples=cfg.RPN.SA_CONFIG.NSAMPLE[k], mlps=mlps, use_xyz=use_xyz, bn=cfg.RPN.USE_BN, ), SelfAttention(channel_out) ) ) skip_channel_list.append(channel_out) channel_in = channel_out根据以上代码，以及我告诉你RPN.SA_CONFIG.NPOINTS = [4096, 1024, 256, 64]，以及__C.RPN.SA_CONFIG.MLPS = [[[16, 16, 32], [32, 32, 64]], [[64, 64, 128], [64, 96, 128]], [[128, 196, 256], [128, 196, 256]], [[256, 256, 512], [256, 384, 512]]]你可以帮我分析出每一层PointnetSAModuleMSG使用的mlps的值吗？

根据代码和给出的参数，我们可以得到以下每一层PointnetSAModuleMSG使用的mlps的值：

- 第一层：

  [[[6, 16, 16, 32], [32, 32, 64], 64], 64, 128]

其中，第一个MLP的输入通道数为6，输出通道数为32；第二个MLP的输入通道数为32，输出通道数为64；第三个MLP的输入通道数为64，输出通道数为64；最后一个数字64为该层输出的点特征维度。

- 第二层：

  [[[64, 64, 64, 128], [128, 128, 128, 256], 256], 256, 512]

其中，第一个MLP的输入通道数为64，输出通道数为128；第二个MLP的输入通道数为128，输出通道数为256；第三个MLP的输入通道数为256，输出通道数为256；最后一个数字512为该层输出的点特征维度。

- 第三层：

  [[[128, 128, 256, 256], [256, 256, 512, 512], 512], 512, 1024]

其中，第一个MLP的输入通道数为128，输出通道数为256；第二个MLP的输入通道数为256，输出通道数为512；第三个MLP的输入通道数为512，输出通道数为512；最后一个数字1024为该层输出的点特征维度。

- 第四层：

  [[[512, 512, 1024, 1024], [1024, 1024, 2048, 2048], 2048], 2048, 4096]

其中，第一个MLP的输入通道数为512，输出通道数为1024；第二个MLP的输入通道数为1024，输出通道数为2048；第三个MLP的输入通道数为2048，输出通道数为2048；最后一个数字4096为该层输出的点特征维度。