Pooling的问题通过同学和群里的解决了。文中说是平衡二叉树,每次两两节点合并(pooling)。因为二叉树合并过程中,并不一定满足合并时每个孩子节点都是由原图中两个孩子节点合并而成,因此添加了一些额外的节点,让它们和那些没有可配对的节点合并。 比如那个图,0-1合并成了根节点、5-4合并作为根节点的右孩子,8-9是...
dgcnn/pytorch at master · WangYueFt/dgcnngithub.com/WangYueFt/dgcnn/tree/master/pytorch Motivation: 3D点云可以对某种物体进行非常灵活的几何表示,广泛应用于计算机图形学领域;它们可以从大多数3D数据采集设备的原始输出中获得。卷积神经网络(CNN)在图像分析方面的压倒性成功表明,将CNN的洞察力应用到点云世界...
conda create -n graphrcnn python=3.7 conda activate graphrcnn conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge pip install protobuf==3.19.4 waymo-open-dataset-tf-2-2-0 spconv-cu111 numpy numba scipy pyyaml easydict fire tqdm shapely matplotlib...
://github.com/skyhehe123/VoxelNet-pytorch 该论文把点云投影为占据栅格,然后使用3D CNN进行特征提取,并给出分类的结果,网络结构如图1.15所示。 图1.15...3D论文调研 Introduction 本文对3D的分类,分割,检测任务进行了调研。在调研的论文中,主要使用的是3D点云数据,因为其包含的信息更多,使得检测,分类,分割等任务...
目录Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github.com/WangYueFt/dgcnn 别人复现的(pytorch版):https://
Dynamic Graph CNN for Learning on Point Cloudsarxiv.org/abs/1801.07829 GitHub - antao97/dgcnn.pytorch: A PyTorch implementation of Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds (DGCNN)github.com/AnTao97/dgcnn.pytorch 基本信息: Transactions on Graphics 2019 YUE WANG, 麻省理工学院; YONGBI...
本工作提出了一种非深度图算法DepGraph,实现了架构通用的结构化剪枝,适用于CNNs, Transformers, RNNs, GNNs等网络。该算法能够自动地分析复杂的结构耦合,从而正确地移除参数实现网络加速。基于DepGraph算法,我们开发了PyTorch结构化剪枝框架 Torch-Pruning。不同于依赖Masking实现的“模拟剪枝”,该框架能够实际地移除参数...
PyTorch >= 1.2 CUDA >= 10.0 Package: glob, h5py, sklearn, plyfile, torch_scatter Contents Point Cloud Classification Point Cloud Part Segmentation Point Cloud Semantic Segmentation on the S3DIS Dataset Point Cloud Semantic Segmentation on the ScanNet Dataset ...
PointNet可以很好的解决这个问题,并且对输入点云数据中的一些干扰...://github.com/skyhehe123/VoxelNet-pytorch 该论文把点云投影为占据栅格,然后使用3D CNN进行特征提取,并给出分类的结果,网络结构如图1.15所示。 图1.15智能推荐《PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation》点...
DGCNN.pytorch [中文版] This repo is a PyTorch implementation forDynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds (DGCNN)(https://arxiv.xilesou.top/pdf/1801.07829). Our code skeleton is borrowed fromWangYueFt/dgcnn. Note that the network structure (Fig. 3) for classification in DGCNN paper is...