另外,可以看到,PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息,所有的卷积操作都是针对单个点的进行的。这一点在PointNet++中得到了关注,后面的文章会对其进行解读。 1. 代码下载 这部分很简单啦,github上作者放出了TensorFlow的版本,这里使用的是Pytorch的版本,链接如下:PointNet-Pytorch代码。 按照页面的指示把代码和...
四、获取Pointnet++代码 您可以从GitHub等代码托管平台获取Pointnet++的PyTorch实现。将代码复制到您的项目中,并确保文件结构正确。 五、修改代码 由于原始代码可能针对Linux系统或特定版本的PyTorch进行编写,您可能需要根据自己的环境进行一些修改。例如,文件路径、数据加载方式等可能需要进行调整。请仔细阅读代码,并根据实际...
用meshlab打开: 用paraview打开: 图例如下表所示, 2.2 复现过程 2.2.1复现过程参考博客:2.2.2复现代码:https://github.com/hetao255/Pointnet_Pointnet2_pytorch2.2.3数据集:S3DIS
这篇博文是好久以前复现代码的时候顺手写的,但当时没时间手写pointnet++了,只写了frstum_pointnets_pytorch(https://github.com/simon3dv/frustum_pointnets_pytorch),再后来的实验又改了PointRCNN作为baseline, 所以这边就一直没更新下去了, 而且后面的东西写得很乱, 导致这篇博文屯了几个月都还没发布, 现在想...
多是复现github上的项目,在Linux或是 Ubuntu上运行。奈何我本人对这两种系统一点也不了解,所以在window10成功运行pointnet.pytorch版本后,做一个记录. 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
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...
复现主要参考的是PyTorch的pytorch实现,pytorch的大部分api可以在paddlepaddle中找到对应,最困难的地方在于,paddlepaddle没法办法进行二维的索引,对应原实现中的多个部分 def index_points(points, idx): """ Input: points: input points data, [B, N, C] idx: sample index data, [B, S] Return: new_points...
源码复现步骤 1. 环境准备 首先,你需要安装Python和深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。确保你的环境能够支持这些框架,并安装必要的依赖库。 2. 数据准备 准备3D点云数据集,例如ModelNet40,这是一个包含40个类别的3D CAD模型的数据集。将数据集划分为训练集、验证集和测试集。 3. 构建模型 采样层 实现一个采样...
这部分很简单啦,github上作者放出了TensorFlow的版本,这里使用的是Pytorch的版本,链接如下:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch。 按照页面的指示把代码和数据集下载到本地。 02 数据集 首先看一下数据集到底是什么样的,这里用的包含16类样本的ShapeNet。里面有好多个文件夹,每个文件夹里面放着同一类的样本...
多是复现github上的项目,在Linux或是 Ubuntu上运行。奈何我本人对这两种系统一点也不了解,所以在window10成功运行pointnet.pytorch版本后,做一个记录. 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