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...
首先安装Pytorch,注意要是CPU版本 1、在anaconda中创建环境 先进入Anaconda Prompt,然后输入命令行 conda create -n pointnet 这里我直接使用pointnet作为环境名,没有选择python版本,有需要可以在后面添加 在anaconda中创建环境 2、进入环境 输入命令,进入环境 conda activate pointnet 3、下载PyTorch 进Pytorch官网>>点击G...
pointnet复现&环境配置 本环境在Ubuntu22.4下进行,使用官方pytorch版本 GitHub - fxia22/pointnet.pytorch: pytorch implementation for "PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation" https://arxiv.org/abs/1612.00593github.com/fxia22/pointnet.pytorch 在github上提示的运行...
博文:https://blog.csdn.net/SGL_LGS/article/details/105897585,统计了改数据集里面部分数据的特性。 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 gitcl...
linux中配置环境为:Anaconda3.4.0,Python2.7,Tensorflow1.4.0以及h5py(安装主要参考清华镜像网站+TensorFlow官网安装介绍),CUDA8.0(官网下载,需要事先查看自己的显卡版本是否支持CUDA8.0),cuDNN6.1(需要在nvidia官网上注册账号再下载,安装的时候第一次装成了5.1,与tensorflow版本不兼容,后面换成6.1。tensoflow和cuda、cu...
接下来是配置PointNet环境。这包括准备数据集和安装PointNet。数据集需要手动下载并放入PointNet的文件夹中。安装PointNet则涉及到克隆GitHub上的PointNet代码库,并根据需要修改相关文件,例如修改train_classification.py或train_segmentation.py文件以适应具体的任务。在训练PointNet之前,可能还需要对代码进行一些...
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> ...
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>
最近在使用opencv做一些图像处理和检测的内容,今天主要讲一下基于mobilenet模型进行目标检测的一般流程。 部署环境:vs2017 +opencv3.3+C++ 1、添加引用库和命名空间 添加我们所需要使用的dnn库,和相关依赖 #include<iostream> #include<opencv2/dnn.hpp>//opencv2的dnn模块 ...
通过对点云数据进行精细的分割和处理,PointNet能够帮助机器更好地理解和感知周围环境,为智能机器人、无人驾驶等技术的发展提供有力支持。 五、总结与建议 综上所述,PointNet在性能、易用性和应用场景等方面均表现出色。作为一款专门处理点云数据的深度学习网络,它无疑为相关领域的从业者提供了有力的工具支持。然而,...