写在前面 本文主要对PointNet(之前有解读论文)的代码进行了分析和解读,有助于进一步理解其思想。可以发现,PointNet的结构并不复杂,比起CNN还要简单一些。理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用,本…
源码复现步骤 1. 环境准备 首先,你需要安装Python和深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。确保你的环境能够支持这些框架,并安装必要的依赖库。 2. 数据准备 准备3D点云数据集,例如ModelNet40,这是一个包含40个类别的3D CAD模型的数据集。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 3. 构建模型 采样层 实现一个采样...
复现pointnet最基本的功能 2020-07-29 06:34:21 请选择预览文件 当前Notebook没有标题 新版Notebook- BML CodeLab上线,fork后可修改项目版本进行体验 以下是pointnet程序,网络结构放在paddle_model_basic.py中。 必须要高级环境(有显卡的环境)下运行,否则会出错,在显卡环境下大约需要运行25分钟!如果要用CPU训练,设...
同时,PointNet++还采用了分层抽样的策略,使得模型在处理大规模点云数据时,能够保持较高的效率和稳定性。 在代码实现上,PointNet++的复现需要掌握一些基本的深度学习框架知识,如PyTorch等。通过复现PointNet++的代码,我们可以深入了解其原理和技术细节,从而更好地应用在实际问题中。 为了帮助读者更好地理解和掌握PointNet++...
在pytorch复现时,常用用两个函数搭配来实现: #pointnet.py中... x =self.fc3(x)returnF.log_softmax(x,dim=1), ...#trainCls.py中loss = F.nll_loss(pred,target)#compute x[class] 其中F.nll_loss是negative log likelihood loss,但输入的是一个对数概率向量和一个标签,不会为我们计算对数,所以最...
浅浅记录一下model的复现,之后做好完整的工程放到github上 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 2 import torch.nn as nn import torch import numpy as np class tnet(nn.Module): def __init__(self, inplanes: int): super(tnet, self).__init__() self.k...
@文心快码pointnetlk论文复现 文心快码 关于PointNetLK论文的复现,我们可以按照以下步骤进行: 理解PointNetLK论文的核心算法和模型结构: PointNetLK是一种用于点云配准(registration)的深度学习模型,它结合了PointNet的特征提取能力和Lucas-Kanade(LK)算法的迭代优化策略。 核心算法包括使用PointNet提取点云特征,然后利用这些...
第一种方法通过栅格化方法,但是voxel总是比点云稀疏,所以会有部分信息丢失的问题。经过3D卷积 第二中方法通过投影的方式得到2D的数据,通过2D CNN进行处理,丢失了部分深度信息 第三种方法通过特征提取处理,使用全连接网络处理 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发...
PointNet++与PointNet相比网络可以更好的提取局部特征。该项目对PointNet++进行了复现,并且达到了文章中的结果。 Shiyu Xuan 1枚 AI Studio 经典版 2.1.2 Python3 中级计算机视觉 2021-09-12 20:44:56 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 modify 2021-10-10 22:33:02 请选择预览文件 pointnet_plu...