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况如下: 最终的评估结果如下: 结语 本章主要介绍了PointNet++模...
虽然PointNet++ 在性能上已被一些最新的方法如PointMLP和Point Transformer超越,但是我们发现这些方法的性能提升很大程度上源自于更好的训练策略(数据增强和优化方法),以及更大的模型而不是模型架构的创新。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2206.04670 代码链接(已开源): https://github.com/guochengqian/pointnext...
模型对点的输入顺序和数量具有鲁棒性。 网络结构简单 相比于复杂的三维卷积网络,PointNet 的结构更为简单。 易于实现和训练,计算效率高。 良好的扩展性 PointNet 为后续的点云深度学习模型(如 PointNet++、DGCNN 等)奠定了基础。 可以与其他模型和方法结合,提升性能。 缺点 无法有效捕获局部特征 PointNet 对每个点独立...
对采样密度变化的鲁棒性 为了测试我们训练好的模型在非均匀采样密度的扫描上的表现,我们合成了类似于图1中的Scannet场景的虚拟扫描,并在这个数据上评估了我们的网络。我们建议读者参考补充材料了解我们如何生成虚拟扫描。我们在三种设置(SSG、MSG+DP、MRG+DP)中评估了我们的框架,并与基线方法[20]进行了比较。 性能比...
训练循环是一个顺序过程,迭代地更新 PointNet 模型的权重。它由一定数量的 epochs 组成,每个 epochs 包括一个训练阶段和一个可选的验证阶段。在这些阶段中,模型在训练和评估状态之间交替。 deftrain(pointnet, optimizer, train_loader, val_loader=None, epochs=15, save=True): ...
在神经网络训练领域,损失函数在引导模型参数更新方面发挥着关键作用。我们的PointNet模型采用了一个精心设计的损失函数,受到以下论文中提供的见解的影响: "为了使矩阵接近正交,向softmax分类损失添加了一个正则化损失(权重为0.001)。" 该损失函数在代码中表示如下: ...
权重:每个类别的权重都是1 c. TEST_DATASET_WHOLE_SCENE = scannet_dataset.ScannetDatasetWholeScene(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='test') 加载整个场景的测试集,返回的点云和b返回的一样。 2.语义分割网络训练模型 defget_model(point_cloud, is_training, num_class, bn_decay=None):"""Se...
我们对模型进行了100个时期的训练(训练集重复6次),批次大小为每个GPU 2个,有8个GPU。对于ScanObjectNN分类,PointNeXt以0.05的权重衰减训练250个时期。在点BERT[54]之后,输入点的数量被设置为1024,其中点在训练期间被随机采样,在测试期间被均匀采样(表示为点重采样增强)。对于ModelNet40分类,PointNeXt与ScanObjectNN...
正则化手段:采用权重衰减、Dropout等正则化手段,防止模型过拟合。 监控训练过程:实时监控训练过程中的准确率、损失值等指标,以便及时发现问题并进行调整。 四、PointNet应用场景 PointNet凭借其强大的点云处理能力,在多个领域都有广泛的应用,如: 3D物体识别:通过训练PointNet模型,实现对3D物体的准确识别与分类。 3D场景...
BiPointNet 通过引入熵最大化聚合(Entropy-Maximizing Aggregation)来调整聚合前的分布,以获得最大信息熵,并引入分层尺度因子(Layer-wise Scale Recovery)有效恢复特征表达能力,是一种简单而高效的二值化点云模型的方法。 2. Benchmark 模型Accuracy权重下载 PointNet 89.83 PointNet.pdparams BiPointNet 85.86 BiPointNet...