https://github.com/charlesq34/pointnet2 代码解读 核心文件在models文件夹下 pointnet_cls_basic.py是基础pointnet的框架 pointnet2_cls_ssg.py和pointnet2_cls_msg.py分别是single-scale-group和multi-scale-group的代码。 核心公共模块 先来看cls和seg公用的核心模块pointnet_sa_module,该函数定义位于./utils/po...
针对Pointnet论文作者提供的版本(Tensorflow)的源码如下:https://github.com/charlesq34/pointnet对于pointnet源码其余部分的介绍不详细展开,根据个人理解将源码的结构与功能设计展示如下: 分割部分的代码实现主要在part_seg/(部件分割)和sem_seg/(场景分割)下。其中part_seg中底层局部特征与高层全局特征的连接**(concat...
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数据集下载到本地。 2. 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,每个文件...
首先,本文是对PointNet的论文(这是一篇来自CVPR2017的一篇论文),以及对github的基于TF1.x版本的代码的理解。如果有理解的不对的地方,还是希望各位大佬留言指正。谢谢。由于是基于Tensorflow1.x版本的,所以如果各位有不理解的地方还是请自己查阅官方文档(tf.compat.v1)。对了,再提一点PointNet的正文部分内容并不全面,...
3.9 模型代码 开源代码:GitHub - charlesq34/frustum-pointnets: Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data 作者代码的运行环境: 系统:Ubuntu 14.04 或 Ubuntu 16.04 深度框架:TensorFlow1.2(GPU 版本)或 TensorFlow1.4(GPU 版本) 其他依赖库:cv2、mayavi等。
三维点云是物理世界的三维数据表达形式,其应用日益广泛,如自动驾驶、AR/VR、FaceID等。PointNet网络模型是直接对三维点云数据进行深度学习的开山之作,PointNet++是对PointNet的改进技术。 本课程对TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: ...
其次,不知道为什么官方的tf.nn.l2_loss(mat_diff) 没有除以batchsize,我实现时除了,对0.001的权重也做了相应调整。 2.2.2 分类损失函数(不含stn) 对于分类,包含softmax classification loss和T-Net的regularization loss (with weight 0.001)。 官方tensorflow代码为 ...
本课程对TensorFlow版的PointNet++进行原理讲解、论文复现和代码详解。包括: 提供三维点云数据集ModelNet40、ShapeNet和Scannet的下载、可视化软件和方法; 在Ubuntu系统上演示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割和场景语义分割的训练和测试; 详解PointNet++的原理、程序代码和实现细节,并使用PyCharm进行Debug调试...
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...
代码部分:PointNet++的源代码原基于tensorflow框架，本文提供基于pytorch框架的版本。代码解析以pytorch框架为基准。论文地址:理解:PointNet++相比上一篇论文，PointNet，更专注于学习点云的局部结构，通过多层级结构实现局部特征的提取，增加感受野以提升泛化能力。其核心是采用点云的局部结构进行特征提取，然后迭代...