Cosine learning rate decay也在近年被大量使用,因为相比 step decay,它的调参更为简单而且效果不会差。在这篇工作中,我们通过叠加实验量化了每种优化策略对PointNet++的影响。同样的,针对每一个数据集,我们提出了一组改进的优化技术可以进一步提高网络性能。 模型架构现代化:小修改 → 大改进 感受野缩放 在点云网络...
一方面 pointnet 模型采用的是 L2 正则化,相比于 L1 正则化要更好,另一方面,采取的 alpha*L1+(1-alpha)*L2 可能效果更好, 因为调参的问题, 我自己没调出来。 总的来说,其他常规深度学习优化对于 pointnet 应该是能带来一些提升的,大家可以试一下。
调参、优化、后处理，生成OpenPCSeg里的开源算法的性能均超越原始论文中的指标！
5. 调参 根据测试结果,调整超参数以提高模型准确度。 6. 可视化 最后,使用Matplotlib等库可视化模型的结果。 importmatplotlib.pyplotasplt plt.scatter(point_cloud[:,0],point_cloud[:,1],c='r',marker='o')# 绘制2D点云plt.show() 1. 2. 3. 4. 结尾 通过以上步骤,你已经掌握了如何在PyTorch中实现...
训练效果不够理想的原因可能是调参的原因(有点怀疑是不是eval写的不对),对比了大佬的网络参数是一样的(除了最后是40分类)。 组网时尽量按照一类结构一个类的方式,锻炼了一下自己的组网能力。 这里为什么改用1x1的二维卷积,我想我还需要再慢慢研究下。 数据加载那儿的[1024, 3]换到[3, 1024]用transpose就行了...
自行实现的pointnet,数据集为modelnet40。目前只实现了PointNet的分类部分,数据集只在modelnet40上使用。 参考: charlesq34_tensorflow版本 fxia22_pytorch版本 数据modelnet40,讲off格式转换为ply格式。目前随机采样2048个点,batchsize=64,训练400个epoch。准确率能达到77%左右。 注: 目前未使用数据增强; 对调参也...
摘要 本发明公开了一种基于PointNet++神经网络混凝土管道损伤识别与体积量化方法,包括获取混凝土管道损伤三维点云数据集,数据处理及划分,构建PointNet++神经网络模型并训练,模型调参,模型测试和体积量化的步骤。本发明方法研发了适用于混凝土管道损伤检测与体积量化的PointNet++神经网络算法,基于深度相机采集的三维数据进行模...
Cosine Learning Rate Decay 与Step Decay相比更易调参,也能达到SOTA的性能。 对于缩放策略,我们有如下结论: 提出的每一个模型改进(InvResMLP中的每一个部件,以及宏观网络结构的改进)都提升了模型的性能; 改进后的模型具有更强的可扩展性。与naive scaling(增大PointNet++的深度和广度)相比,我们的模型具有显著的性能...
8.因此,本发明提供了一种基于pointnet与ransac算法的建筑物屋顶平面分割方法,能够解决传统方法在屋顶平面分割任务中,需要手动调参,无法区分平面类别导致的分割不精准,无法自动工作等必要问题。 9.为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:包括,标注原始点云,并对标注后的原始点云进行降采,获得预测点云;将所述预测点...
Cosine Learning Rate Decay 与Step Decay相比更易调参,也能达到SOTA的性能。 对于缩放策略,我们有如下结论: 提出的每一个模型改进(InvResMLP中的每一个部件,以及宏观网络结构的改进)都提升了模型的性能; 改进后的模型具有更强的可扩展性。与naive scaling(增大PointNet++的深度和广度)相比,我们的模型具有显著的性能...