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,最后训练的准确率越低。如要更改provider.py文件中的DATA_DIR(存放数据的文件夹),也一定要同时更新train.py中的TRAIN.FILES以及TEST_FILES,因为它们斗鱼DATA_DIR有关 还可以通...
另外,可以看到,PointNet最大的缺陷就是没有考虑周围的局部信息,所有的卷积操作都是针对单个点的进行的。这一点在PointNet++中得到了关注,后面的文章会对其进行解读。 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...
PointNet系列(3)-Frustum-PointNet论文解读 这篇文章和前两篇有比较大的区别,主要原因是用到了视觉识别的结果,这里的frustum就是视椎体的意思。 0. 前言论文链接github链接1. 介绍 主要讲了自己的动机,然后介绍了一下自己的网络,最后… 阅读全文 PointNet系列(2)-PointNet++论文解读 ...
介绍 本项目是基于pointnet2的一个衍生项目,主要作用是基于 keras 构建 pointnet2 的神经网络。 由于pointnet2 使用了 cuda 和 c++ 编写的代码,需要使用者自行编译动态链接库,在 python 代码里面使用tf.load_op_library('some_opration.so')),而这些 op 是对 tf tensor 的一些操作,所以不可能使用keras的Lambda层...
代码仓库地址为:https://github.com/charlesq34/pointnet/ 介绍 这次介绍的是一个比较基础的工作,针对空间点云,进行分类或者语义分割的框架,现在通常也被用作对RGB-D图像进行特征提取的部分。 该工作的目的就是,输入点云信息,得到每一个点的语义,或者是得到整个点云代表的物体信息。
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,...
开源代码：https://github.com/charlesq34/frustum-pointnets F-PointNet 也是直接处理点云数据的方案，...
论文链接: https://arxiv.org/abs/2206.04670 代码链接(已开源): https://github.com/guochengqian/pointnext 在这篇工作中,通过对训练策略和模型缩放策略进行系统性的研究,我们重新探究了PointNet++。我们的主要贡献如下: 我们提出了一套更有效的训练策略,这些策略显著地提高了PointNet++ 在各个数据集上的表现。例...
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...