开始训练:使用训练集对模型进行训练,通过反向传播算法更新模型参数。在训练过程中,使用验证集对模型性能进行评估,以便及时调整训练策略。 三、预测新数据 完成模型训练后,可以使用训练好的模型对新的点云数据进行语义分割预测。具体步骤如下: 数据预处理:对新的点云数据进行与训练数据相同的预处理操作,包括格式转换和归...
至此,便可使用PointNet++来训练自定义数据集了: 从结果来看,其并不平衡。 模型测试 模型测试所需要修改的参数基本与模型训练的类似,即修改类别数,数据集路径即可 问题 在模型训练过程中,发现该模型训练起来十分缓慢,从GPU利用率来看,其利用率很低,多数情况下其占用着显存,但其却并不参与运算,而内存却始终占用较高。
train_test_split: #带有训练/验证/测试拆分的 JSON 文件 自定义 PyTorch 数据集位于此处,解释代码超出了本教程的范围。 需要了解的重要一点是,数据集可以获取(point_cloud, class)或(point_cloud, seg_labels)。 在训练和验证期间,我们向点云添加高斯噪声,并围绕垂直轴(本例中为 y 轴)随机旋转它们。 我们还...
即使我们在空间分区上进行训练,我们也能够将这些分区拼接在一起并在我们观察到良好性能的测试集上可视化它们的性能。我们能够查看学习到的临界集并确认模型实际上正在学习室内空间的底层结构。
训练之前把5个训练文件的顺序打乱: ifself.shuffle: np.random.shuffle(self.file_idxs) 测试数据(TEST_DATASET)是2个.h5格式的文件: data/modelnet40_ply_hdf5_2048/ply_data_test0.h5 data/modelnet40_ply_hdf5_2048/ply_data_test1.h5 数据集加载的关键是对数据集进行分批,2048*2048*3--->16*1024...
运行Python文件:putfilenamesintofile.py,把训练和测试的文件的名字存到一个文件中。 运行python文件:make_hdf5_c.py ,制作h5文件。 运行Python文件:putfilenamesintofile.py,把h5文件名字写到一个文件中。 运行训练文件:train.py 2.训练模型的加载
对于每个点,我们以概率θ随机地丢弃一个点。向网络呈现各种稀疏度(由θ引起)和变化均匀(由丢失中的随机性引起)的训练集。在测试时保留所有可用点。该方法对不同尺度的局部提取特征并将它们串联在一起,如下图(a)所示。但是因为需要对每个局部的每个尺度提取特征,其计算量的增加也是很显著的。
训练策略现代化 在这一章节,我们系统并定量化地研究每种数据增强和优化策略。本章节中,我们简述我们的研究方法, 具体的训练策略可见后续的消融实验章节。 数据增强 数据增强是提升神经网络性能的最重要的方法之一,而PointNet++ 使用了简单的数据增强组合如随机旋转,缩放,平移,抖动(jitter)并应用于不同的数据集。最新的...
最后就是开始训练PointNet。训练过程包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。训练完成后，可以使用测试集来评估模型的性能。总的来说，运行PointNet需要安装适当的PyTorch版本，配置好环境和数据集，然后根据具体任务修改和训练模型。通过合理的训练策略和优化手段，可以提高模型的性能和收敛速度，从而...
表四 在 ScanObjectNN 分类数据集上按顺序应用训练和缩放策略的叠加实验。 打开网易新闻 查看精彩图片 表五S3DIS 分割数据集上按顺序应用训练和缩放策略的叠加实验。我们使用浅绿色、紫色、黄色和粉色背景颜色分别表示数据增强、优化技术、感受野缩放和模型缩放。