一、环境配置 首先,我们需要配置好运行PointNet++所需的环境。这包括安装Python、TensorFlow、CUDA等必要的软件和库。确保你的计算机满足这些软件的安装要求,并按照官方文档进行安装和配置。 二、数据准备 PointNet++需要输入三维点云数据进行训练。你可以使用公开的三维点云数据集,如ModelNet40、ShapeNet等。这些数据集通常...
至此,PyTorch安装成功。 二、配置PointNet环境 1、准备数据集 github上使用以下代码下载数据集: cd scripts bash downloads.sh 但因为我是Windows系统,所以无法使用bash命令。所以需要手动下载shapenet数据集:下载链接 (下载完成后记得把数据集放入point.pytorch文件夹中) 2、安装PointNet 先下载好github上pointnet文件,链...
pointnet官方tf代码 pointnet官方指定第三方pytorch代码 一 配置环境 服务器Ubuntu 20.04.2 LTS ,本身显卡驱动为Driver Version 460.73.01 ,显卡为特斯拉T4. 显卡驱动和cuda对照表,cuda和cudnn对照表。cuda10.0可适配最高的cudnn为7.6.5。 1 通过conda创建环境 pytorch版本为1.0,查对应python版本官方对照表,python3.6...
首先,需要安装适当版本的PyTorch。由于提问中特别提到了CPU版本,因此需要确保安装的是支持CPU的PyTorch。安装过程包括在anaconda中创建一个新的环境,激活该环境,然后通过conda命令安装PyTorch,并指定cpuonly参数以确保是CPU版本。安装完成后,可以通过导入torch并打印版本来验证安装是否成功。接下来是配置Point...
1 配置环境 1.1 配置Python环境与安装pytorch 我这里用的是yolov5环境:yolov5环境配置及使用 —— 深度学习(三) 官网github在pytorch-1.0上测试过,我这里用的是1.7.0 1.2 安装pointnet及其他包与下载数据 gitclonehttps://github.com/fxia22/pointnet.pytorchcdpointnet.pytorch ...
实验室台式机的配置是:tensorflow1.1.0(清华镜像网站下载) + cuda8.0 + cudnn5.1 + python3.5.2(直接安装在anaconda虚拟环境中) 代码运行: 1.分类classification: 1.1 train python train.py --batch_size=my_size --max_epoch=my_epoch batch_size和max_epoch都可以自行设置,设置的batch_size越小,最后训练的...
3D点云本质上要解决什么问题?绝对是B站最好的【三维重建】教程,6小时快速学会3D点云pointnet算法、NeuralRecon配置解读,计算机视觉、自动驾驶共计45条视频,包括:3D点云pointnet算法解读、2. 2-点云数据可视化展示、3. 3-点云数据特性和及要解决的问题等,UP主更多精彩
在易用性方面,我们首先考察了PointNet的安装与配置过程。总体来说,PointNet的安装相对简单,只需按照官方提供的指导进行操作即可。同时,它还支持多种主流的深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等),使得用户可以根据自己的喜好和需求选择合适的框架进行使用。 接口与文档 PointNet提供了丰富的接口和详尽的文档支持,使得用户...
2、配置环境 Anaconda+Pycharm Cuda10.2 Cudnn8.1.0 Python3.7 Cuda和Cudnn版本号需要匹配 3、准备工作 3.1、创建虚拟环境 打开Annaconda Promt,创建一个虚拟环境专门应用于Pointnet.Pytorch项目的运行。 conda create -n <虚拟环境的名字> python=<版本号> ...