PointNet++在整个实验中使用了相同的优化技术:交叉熵损失、Adam优化器[16]、指数学习率衰减(步长衰减)和相同的超臂。由于机器学习理论的发展,现代神经网络可以用理论上更好的优化器(例如。AdamW[27]vs.Adam[16])和更高级的损失函数(具有标签平滑的交叉熵[39])。与我们对数据扩充的研究类似,我们还量化了每种现代...
网络搭建:参考PointNet的原始论文或开源实现,搭建相应的网络结构。根据实际需求,可对网络进行适当修改和优化。 训练与调优:使用合适的损失函数和优化器,对网络进行训练。通过监控训练过程中的性能指标(如准确率、损失值等),及时调整网络参数和学习策略,以实现最佳性能。 评估与测试:在测试集上评估训练好的PointNet模型,...
优化技术主要包含损失函数(loss function),优化器(optimizer),学习率计划器(learning rate schedulers),和超参数(hyperparmeters)。随着机器学习理论的发展,现代化的神经网络可以被理论上更好的优化器(如AdamW)和更好的损失函数(CrossEntropy with label smoothing)训练。Cosine learning rate decay也在近年被大量使用,...
针对每一个数据集,我们提出了一组改进的数据增强方法,其可以大幅度提升了PointNet++ 的性能。 优化策略 优化技术主要包含损失函数(loss function),优化器(optimizer),学习率计划器(learning rate schedulers),和超参数(hyperparmeters)。随着机器学习理论的发展,现代化的神经网络可以被理论上更好的优化器(如AdamW)和...
优化策略 优化技术主要包含损失函数(loss function),优化器(optimizer),学习率计划器(learning rate schedulers),和超参数(hyperparmeters)。随着机器学习理论的发展,现代化的神经网络可以被理论上更好的优化器(如AdamW)和更好的损失函数(CrossEntropy with label smoothing)训练。Cosine learning rate decay也在近年被...
典型的卷积架构需要高度规则的输入数据格式,如图像网格或三维体素的格式,以便进行权重共享和其他内核优化。由于点云或网格不是常规格式,大多数研究人员在将这些数据送入深度网架构之前,通常会将其转化为常规的三维体素网格或图像集合(例如,视图)。但是,这种数据表示转换会使结果数据变得不必要的庞大,同时还会引入量化伪...
模型训练:根据具体任务需求,选择合适的损失函数和优化器,对PointNet进行训练。通过不断调整模型参数和学习策略,以达到最佳性能。 模型评估与优化:在训练过程中,定期对模型进行评估,了解其性能表现。针对存在的问题,及时调整模型结构或引入先进技术进行改进。 部署与应用:将训练好的PointNet模型部署到实际应用场景中,结合业...
m.update(correct)# 优化器更新optim.step() optim.clear_grad() avg_loss = total_loss/batch_id plot_loss.append(avg_loss)print("epoch: {}/{}, loss is: {}, acc is:{}".format(epoch, epoch_num, avg_loss, m.accumulate()))
典型的卷积体系结构需要高度规则的输入数据格式,如图像网格或3D体素的格式,以便执行权重共享和其他内核优化。由于点云或网格不是常规格式,因此大多数研究人员通常将这些数据转换为常规3D体素网格或图像集合(例如视图),然后将其提供给深网络体系结构。然而,这种数据表示变换使得得到的数据不必要地大量增加同时还引入了可能...
#模型优化器选择:adam #学习率初始值:0.001 # 动量=0.9 # batch_size =32 # 学习率每训练20个epochs后减半 #GTX1080 ModelNet 需要3-6小时 对于pointnet_cls_basic.py没有使用T-net的点云分类,网络结构更容易理解,比加入T-net的结构性能略低。