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...
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...
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: def pointNetLoss(outputs, labels, m3x3, m64x64, ...
通过精心设计,我们的 PointNet 模型不仅在分类精度上表现出色,而且符合结构约束,在训练过程中增强了其鲁棒性和泛化能力。 2.7 训练循环 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...
如前所述,一个点集在不同的区域具有不均匀的密度是很常见的。这种不均匀性给点集特征学习带来了重大的挑战。在密集数据中学习的特征可能无法泛化到稀疏的采样区域。结果,为稀疏点云训练的模型可能无法识别细粒度的局部结构。 理想情况下,我们希望尽可能仔细地审视点集以捕捉密集采样区域中的最细微的细节。然而,这种仔...
Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，由于模型基本上都是单点采样，代码底层用的是2Dconv，只有...
但是,网络他不会啊,网络输入的数据是数据,而不是未知量,所以,论文的另一个创新点就出现了,我们可以设计一个好的梯度下降算法,当然,这一个创新点是非常非常难的。第四,网络模型的设计。在模型设计这一方面,从最初的AlexNet到GoogleNet、VGG在到ResNet、Yolo、U-Net等等这些无敌的网络的设计,再到现在只会制造学术...
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...
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...
如前所述,点集在不同区域具有不均匀的密度是很常见的。这种不均匀性给点集特征学习带来了重大挑战。在密集数据中学习的特征可能无法推广到稀疏采样的区域。因此,为稀疏点云训练的模型可能无法识别细粒度的局部结构。 理想情况下,我们希望尽可能仔细地检查点集,以捕获密集采样区域中最精细的细节。然而,在低密度区域禁止...