cd pointnet.pytorch 输入下面代码: pip install -e . 三、训练PointNet分类 我主要使用的功能是分类功能,所以只训练了分类,如果还需要分割功能只需要将下面运行的文件由train_classification.py替换为train_segmentation.py即可,其他步骤类似。 下面开始训练分类功能: 1、修改train_classification.py文件 添加main函数 在...
由于训练的代码有点长,所以我把关键部分放在下面。 optimizer = optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999)) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=20, gamma=0.5) classifier.cuda() num_batch = len(dataset) / opt.batchSize for epoch in range(opt.nep...
开启训练,输出最终的训练平均损失,以及训练平均准确度 测试模型 在测试模型时,我们指定加载的模型权重即可,即我们在训练时保存的log文件的地址: parser.add_argument('--log_dir', type=str,default="pointnet2_sem_seg_msg", help='experiment root') 1. 可以看到,测试数据集为Area_5 训练时的模型显卡使用情...
为了使用PointNet++训练自己的数据集,你需要遵循以下步骤: 1. 准备自己的数据集 确保你的数据集格式与PointNet++所需的格式一致。通常,点云数据以.npy或.h5文件格式存储,每个点云包含点的三维坐标(x, y, z)以及其他可能的特征(如RGB值、法向量等)。 2. 数据预处理 在将数据输入PointNet++之前,需要进行一些预...
如果你使用单GPU进行训练到这里代码基本没有什么问题,可以正常训练。如果是多个GPU进行训练还需要解决下面的问题四。 问题4:tensorflow版本不同带来的问题 由于我这里是tensorflow1.8.0版本,官网是1.4版本,有些代码是不一样的,这里进行修改(很小的修改,大部分还是不需要改的)。
运行Python文件:putfilenamesintofile.py,把训练和测试的文件的名字存到一个文件中。 运行python文件:make_hdf5_c.py ,制作h5文件。 运行Python文件:putfilenamesintofile.py,把h5文件名字写到一个文件中。 运行训练文件:train.py 2.训练模型的加载
将代码块置于if __name__ == '__main__':之下 再次输入对应的命令,即可运行成功! 6、参考 Detected call oflr_scheduler.step()beforeoptimizer.step() PyTorch:The "freeze_support()" line can be omitted if the program is not going to be frozen ...
1.原论文实现代码https://github.com/charlesq34/pointnet2.基于pytorch实现:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorchhttps://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch放上自己在谷歌的Colab上的gpu实现:在Colab上实现分类和Part_seg,选择GPU版本的Notebook,挂载好自己的谷歌云盘(方便保存和加载训练数据),...
1、Pointnet训练数据集 为了简单起见,我们将使用著名的 MNIST 数据集,我们可以直接使用 Pytorch 下载该数据集。 MNIST 包含 60,000 张手写数字图像,从 0 到 9。 PointNet 处理由三个坐标 (x, y, z) 表示的点,因此我们将把 2D 图像转换为 3D 点云,如下图所示。