MinkowskiEngine.utils.sparse_quantize(coords,feats=None,labels=None,ignore_label=- 100,return_index=False,return_inverse=False,quantization_size=None) 给定坐标和特征(optional的标签),函数将生成量化(体素化)坐标。 Args: coords(numpy.ndarray或torch.Tensor): N×D矩阵大小 ,其中 N 是点数 ,D是维数空间。
MinkowskiEngine.utils.sparse_quantize(coords, feats=None, labels=None, ignore_label=- 100, return_index=False, return_inverse=False, quantization_size=None) 给定坐标和特征(optional的标签),函数将生成量化(体素化)坐标。 Args: coords(numpy.ndarray或torch.Tensor): N×D矩阵大小 ,其中 N 是点数 ,...
quantized_coords = np.floor(coords / voxel_size) inds = ME.utils.sparse_quantize(quantized_coords) 准备体素化的坐标和特征后,应用MinkowskiEngine.SparseTensor将其包裹起来。此前,通过调用MinkowskiEngine.utils.sparse_collate来创建批处理。此函数采用一组坐标和特征并将其连接起来。还将批处理索引附加到坐标。
quantized_coords = np.floor(coords / voxel_size) inds = ME.utils.sparse_quantize(quantized_coords) 准备体素化的坐标和特征后,应用MinkowskiEngine.SparseTensor将其包裹起来。此前,通过调用MinkowskiEngine.utils.sparse_collate来创建批处理。此函数采用一组坐标和特征并将其连接起来。还将批处理索引附加到坐标。
MinkowskiEngine.utils.sparse_quantize(coords,feats=None,labels=None,ignore_label=- 100,return_index=False,return_inverse=False,quantization_size=None) 给定坐标和特征(optional的标签),函数将生成量化(体素化)坐标。 Args: coords(numpy.ndarray或torch.Tensor): N×D矩阵大小 ,其中 N 是点数 ,D是维数空间...
首先,加载数据并体素化(量化)数据。调用MinkowskiEngine.utils.sparse_quantize进行体素化。 pcd = o3d.read_point_cloud(file_name) coords = np.array(pcd.points) feats = np.array(pcd.colors) quantized_coords = np.floor(coords / voxel_size) ...
首先,加载数据并体素化(量化)数据.调用MinkowskiEngine.utils.sparse_quantize进行体素化. pcd = o3d.read_point_cloudocker——容器安装tomcat 写在前面: 继续docker的学习,学习了docker的基本常用命令之后,我在docker上安装jdk,tomcat两个基本的java web工具,这里对操作流程记录一下. 软件准备: 1.jdk-7u79-linux...
Minkowski Engine Minkowski引擎是⼀个⽤于稀疏张量的⾃动微分库。它⽀持所有标准神经⽹络层，例如对稀疏张量的卷积，池化，解池和⼴播操作。有关更多信息，请访问。pip install git+https://github.com/NVIDIA/MinkowskiEngine.git 稀疏张量⽹络：空间稀疏张量的神经⽹络 压缩神经⽹络以加快推理速度并...
Fortunately, the Minkowski Engine provides the quantization function (MinkowskiEngine.utils.sparse_quantize).Creating a Networkimport torch.nn as nn import MinkowskiEngine as ME class ExampleNetwork(ME.MinkowskiNetwork): def __init__(self, in_feat, out_feat, D): super(ExampleNetwork, self).__...
To Reproduce mapping = ME.utils.sparse_quantize(coords, return_index=True, device=['cuda:1']) Desktop (please complete the following information): OS: Ubuntu 18.04 Python version: 3.8.10 Pytorch version: 1.8.1 CUDA version: 10.2 Minkowski Engine version: 0.5.4chris...