训练时使用的.h5文件是解析数据集的一个子集,可完全由解析数据集生成 (3)准备自己数据集 输入类似解析数据集的格式 .txt 第一步: collect_indoor3d_data.py 数据重组,转换为.npy文件 第二步: gen_indoor3d_h5.py .npy—>.h5文件 2.训练 python train.py --log_dir log --test_area 6 (已经默认设置...
我们使用相同的网络架构和训练设置来训练PointNet的完整形状和部分扫描。结果显示,我们仅损失5.3%的平均欠条。在图3中,我们给出了关于完整和部分数据的定性结果。我们可以看到,虽然部分数据相当具有挑战性,但我们的预测是合理的。 表2 对ShapeNet零件数据集进行分割,Metric是mIoU(%)上的点,我们比较了[27]和[29]两种...
k-fold交叉验证:6-fold:训练集5个区域,测试集1个区域,3-fold:训练集4个区域,测试集2个区域,防止过拟合的常用手段。 注意: 这里有一个有意思的问题,对于分割网格进行训练,如果采用这种切分块式样的预处理方式作为输入,会影响到最后的结果,比如一张桌面出现两种不同的错误分割,这一点在RandLA-Net(2019)一文中进...
1.5 PointNet分割网络 分割网络是在分类的PointNet基础上扩展而来的。每个点的局部点特征来自第二个转换网络和最大池化的全局特征,这些特征被串联起来。分割网络中不使用dropout,并且训练参数与分类网络保持一致。 对于形状部分分割,修改包括添加一个指示输入类别的独热向量,与最大池化层的输出连接。某些层中的神经元数量...
ShapeNet部分数据集上的分割结果：不足：缺乏在不同尺度上提取局部信息的能力 二、PointNet++ PointNet++:...
PointNet++训练自定义数据集 我们已经学习了PointNet++的网络结构,以及在S3Dis数据集上的训练、测试以及可视化等操作,那么如何使用该模型来训练我们自己的数据集呢,其实,操作十分简单,只需要修改几个参数即可。 数据集查看 首先,我们需要获得数据集,这里我们的数据集已经经过处理为npy格式,其维度与S3Dis数据集的维度相同...
或者直接在终端手动下载数据集: cd part_segsh download_data.sh 执行脚本后将下载上面对应的两个数据集,脚本会自动解压到项目目录下。接下来直接运行train.py和test.py进行训练和测试即可。 语义分割(Semantic Segmentation in Scenes)—— Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces Dataset ...
点云处理:实现PointNet点云分割 1、简要介绍 2、环境设置 3、数据集 3.1点云数据可视化 3.2数据获取与预处理 3.3数据集定义 4、模型组网 4.1 PointNet介绍 4.2 Paddle模型组网 4.3 模型可视化 5、模型训练 6、模型预测 7、总结 BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明...
pointnet++之场景语义分割scannet/train.py,1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件。2.在代码运行过程中,作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。3.考虑把点存到.txt文件中,用cloudcompare
输入为三通道点云数据 ,也可以有额外的通道比如颜色、法向量等,输出整体的类别/每个点所处的部分/每个点的类别。对于目标分类任务,输出为 个分数,分别对应 个可能的类别。对于语义分割任务,输出 个分数,分别对应 个点相对于 各类别的分数。 PointNet应用场景 ...