用pycharm打开pointnet.pytorch,在终端cd utils 进入utils,输入 python train_classification.py --dataset=E:\lyh\pointnet.pytorch\shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0\ --nepoch=5 --dataset_type=shapenet 5.2、问题1 UserWarning: Detected call of`lr_scheduler.step()`before`optimizer.step()`....
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...
download.sh的话是下载数据集,可以直接根据 https://shapenet.cs.stanford.edu/ericyi/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0.zip 进行下载 下载完后解压在pointnet.pytorch文件夹下即可. 5、运行过程及出现的问题 用pycharm打开pointnet.pytorch,在终端cd utils 进入utils,输入 python train_...
2.2 点云数据集 然后,我们创建了一个自定义数据集 PointCloudDataset,扩展了 PyTorch 的类。该数据集表示用于训练和测试的点云集合。其结构包括: - 使用数据集详细信息和可选的转换函数进行初始化。 - 定义数据集的长度。 - 检索一个数据项,并在指定的情况下应用转换。 classPointCloudData(Dataset):...
(下载完成后记得把数据集放入point.pytorch文件夹中) 2、安装PointNet 先下载好github上pointnet文件,链接:pointnet.pytorch文件 进入文件夹: cd pointnet.pytorch 输入下面代码: pip install -e . 三、训练PointNet分类 我主要使用的功能是分类功能,所以只训练了分类,如果还需要分割功能只需要将下面运行的文件由train_...
官方txt文件每行 打上label后所在路径:D:\AnacondaCode\04Deep_Learning\03三维点云\Pointnet_Pointnet2_pytorch-master\data\s3dis\alter_s3dis_my 把上述目录下的文件,转换为 .hdf5格式,放在:D:\AnacondaCode\04Deep_Learning\03三维点云\data 下 转换为hdf5格式 def convert_txt_to_h5(source = r"D:\Ana...
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,并根据实际情况进行修改。 六、准备数据集 为了训练和测试Pointnet++模型,您需要准备相应的点云数据集。可以从公开数据集或自己收集的数据中选取。将数据集...
请确保你已经安装了必要的深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch),并准备好了相应的点云数据集。 数据准备 首先,我们需要准备用于训练和测试PointNet的点云数据集。你可以选择公开的数据集,如ShapeNet、ModelNet等,也可以根据自己的需求自定义数据集。将数据集划分为训练集、验证集和测试集,并进行必要的预处理操作,如...
这可以是从公开数据集中下载的,也可以是你自己采集的。确保数据集包含足够多的样本以及相应的标签信息。 模型搭建 使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)搭建PointNet模型。根据前面介绍的原理,依次实现点特征提取、对称函数聚合以及分类层。你可以参考现有的开源实现来加速这一过程。 训练与评估 将准备好的数据集...
https://github.com/fxia22/pointnet.pytorchhttps://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch放上自己在谷歌的Colab上的gpu实现:在Colab上实现分类和Part_seg,选择GPU版本的Notebook,挂载好自己的谷歌云盘(方便保存和加载训练数据),batch_size设置为32,数据集使用别人共享的Shapenet的数据集。对于语义分割部分...