原作者书写的编译教程:https://github.com/charlesq34/pointnet2#compile-customized-tf-operators 训练 运行: $ python tf_cls.py 可视化 ckpt 文件保存在summary文件夹下。 运行: $ tensorboard --logdir summary 性能 训练集准确率和验证集准确率 训练集损失和验证集损失率 ...
您可以在这里找到用于加载和可视化数据的代码。(https://github.com/sepideh-shamsizadeh/3DP-Point-Cloud-Segmentation/blob/1d3a874919988c2c508ac64934566fa02f1060ce/data_processing.py) 2.1 数据转换 在准备数据的关键步骤中,我们需要通过自定义转换进行归一化和张量转换。主要使用了两种转换操作: 归一化...
在训练期间,我们只需将此项添加到我们的损失中。 如果你已经完成了之前关于如何编码PointNet的教程,可能还记得特征转换矩阵 A 由分类头返回。 现在让我们编写PointNet损失函数的代码。 我们已经添加了加权(平衡)交叉熵损失和焦点损失的术语,但解释它们超出了本教程的范围。 其代码位于此处。 该代码改编自这个Github库。
如果你已经完成了之前关于如何编码PointNet的教程,可能还记得特征转换矩阵 A 由分类头返回。 现在让我们编写PointNet损失函数的代码。 我们已经添加了加权(平衡)交叉熵损失和焦点损失的术语,但解释它们超出了本教程的范围。 其代码位于此处。 该代码改编自这个Github库。 import numpy as np import torch import torch....
我在github上面找到了pointnet这个项目,但是由于这个项目采用的是Python 2.7, TensorFlow 1.0.1, 我是想找个基于Pytorch框架, Python3.X版本的,所以根据官方提示,我找到了pointnet.pytorch这个版本. 我其实不太懂这个深度学习这一块,之前有过利用YoloV3的经历也是在网上搜索相应的教程后,经过相当时间的挣扎、痛苦,然后...
在github上看见了pointnet作者写的pointnet-autoencoder代码, 因为与自己方向相关。故在服务器上配置环境 由于服务器的cuda为10.0,因此在非root用户下自己配置了cuda以及cudnn 准备在自己的用户下创建cuda以及cudnn,首先在自己电脑上下载cuda8.0版本,然后上传到服务器上 https://developer.nvidia.com/cuda-8... 查看...
二、室内场景点云语义分割 2.1 复现结果展示 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
网上很多教程是修改环境变量,但都不对。 conda 安装cuda和cudnn是在虚拟env的目录里的,不需要配置什么环境变量。只要print(torch.version.cuda)显示是需要的版本即可。 二 代码部署 用的是官方指定的第三方pytorch版第三方pytorch版。 代码下载 git clone github.com/fxia22/point cd pointnet.pytorch pip install ...
pointnet++ github 官网:https://github.com/charlesq34/pointnet2 简介 这项工作是基于我们NIPS的17篇论文。你可以在这里找到arXiv版本的论文或检查项目网页的快速概述。 pointnet++是一个在PointNet基础上构建并扩展的后续项目。它是PointNet体系结构的2.0版本。
参考优秀实现:在动手实践的过程中,你可以参考一些优秀的开源实现(如GitHub上的PointNet项目)。这些实现通常包含了详细的代码注释和实验指导,能够帮助你更快地上手并解决实际问题。 交流与分享:加入相关的技术社区或论坛,与志同道合的伙伴们交流学习心得和经验。通过分享自己的见解和疑惑,你将不断巩固和拓展自己的知识体...