为了使用PointNet++训练自己的数据集,你需要遵循以下步骤: 1. 准备自己的数据集 确保你的数据集格式与PointNet++所需的格式一致。通常,点云数据以.npy或.h5文件格式存储,每个点云包含点的三维坐标(x, y, z)以及其他可能的特征(如RGB值、法向量等)。 2. 数据预处理 在将数据输入PointNet++之前,需要进行一些预...
本文针对PointNet++强大的三维点云分类功能,详细讲解怎么训练自己的数据集,在此之前,需要确保已经能够跑通源码的训练和测试,如果没有,请参考PointNet++的源码运行。 数据放置 1.1. 在mytensor_shape_names.txt中配置自己的分类,以及分类名称: 1.2. 在filelist.txt中填入对应的不同类别的文件夹名/数据文件名,这里的文...
训练自己的数据:有Classification属性的LAS点云数据。 所用的原始代码:https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch 可选择PointNet或PointNet++ 训练自己的数据:有Classification属性的LAS点云数据。 所用的原始代码:https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch 可选择PointNet或PointNet++ 训练自己...