复现方法:配置环境要结合conda 和 pip 安装包,优先使用conda,其可以自动安装一些依赖 附录:
CenterPoint复现笔记 本文主要关注centerpoint的前向过程涉及的网络结构。 以Voxelnet作为体素特征提取方法。 网络结构 reader是VoxelFeatureExtractorV3,backbone是SpMiddleResNetFHD,neck是RPN,bbox_head是CenterHead。 2023-06-12 15:23:14,580 - INFO - model structure: VoxelNet( (reader): VoxelFeatureExtractorV3...
近些年,随着深度学习和卷积神经网络及其改进型的发展,出现了许多与深度学习结合的新技术,此项目则是基于深度学习的特征点提取与匹配,并且取得了良好的实验结果,故复现此技术的代表Superpoint作为科技报告。 二、 基本原理 该项目基本流程为先利用基本形状元素渲染得到训练集和真值,再利用训练数据和真值提取基本形状元素特征...
回到顶部 复现: 建虚拟环境: conda create -n pointRCNN python=3.6 进入虚拟环境: conda activate pointRCNN 下载项目代码: git clone --recursivehttps://github.com/sshaoshuai/PointRCNN.git 会将项目下载到命令行所在目录下,我的在桌面上. 下载相关库:conda install easydict conda install tqdm conda insta...
如果您想复现Point Transformer2的代码,可以按照以下步骤进行: 1、了解Point Transformer2的模型架构和输入/输出格式。您可以通过阅读相关的论文或文档来了解这些信息。 2、准备数据集。Point Transformer2通常用于处理点云数据,因此您需要准备一个适合该模型的数据集。 3、实现模型。您可以使用深度学习框架(如PyTorch或...
51CTO博客已为您找到关于复现pointrcnn的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及复现pointrcnn问答内容。更多复现pointrcnn相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
在进行点云目标检测研究时，我遇到了点云目标检测算法PointRcnn的复现问题。本文将对PointRcnn复现过程进行详细解析，并对整个程序运行流程进行说明。为了进行点云目标检测，使用的数据集是KITTI数据集，可以从其官方网站进行下载。下载后，按照官网指导的文件结构组织数据，并将数据放入PointRcnn文件夹内的...
原理解读+源码复现+训练自己的数据集从零解读,究极通俗易懂!(AI/深度学习/计算机视觉) 1005 0 01:46 App 全民ai时代,医生也可以做前端应用 立即预约 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作...
PointRCNN,PointRCNN和前面提到的VoxelNet、SECOND、PointPillar一阶段模型不同,如下图所示PointRCNN将目标检测任务分为两个