x = paddle.transpose(x, (0,2,1))returnx# 创建模型model = PointNet() model.train()# 优化器定义optim = paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters(), weight_decay=0.001)# 损失函数定义loss_fn = paddle.nn.CrossEntropyLoss()# 评价指标定义m = paddle.metric.Accuracy() 6. 训练模型 # ...
class PointNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, name_scope='PointNet_', num_classes=10, num_point=1024): super(PointNet, self).__init__() self.input_transform_net = nn.Sequential( nn.Conv2D(3, 64, (1, 1)), nn.BatchNorm(64), nn.ReLU(), nn.Conv2D(64, 128, (1, 1...
项目链接:点云处理:基于Paddle2.0实现PointNet++对点云进行分类处理② PointNet++(MSG)搭建 PointNet++(MSG)基础部分搭建 该项目主要内容为:实现PointNet++(MSG)中基础部分的搭建,即PointNetSetAbstractionMsg层的搭建。 项目链接:点云处理:基于Paddle2.0实现PointNet++对点...
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleCV/3d_vision PointNet++原理和实验表现 PointNet++核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征，然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络，进行3D数据的图像分类和语义分割，PointNet++网络结构下图所示。多级点集特征学习（Hierarchical point set featu...
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleCV/3d_vision No.2 PointNet++ 原理和实验表现 PointNet++ 核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征,然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络,进行 3D 数据的图像分类和语义分割,PointNet++ 网络结构下图所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleCV/3d_vision No.2 PointNet++ 原理和实验表现 PointNet++ 核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征,然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络,进行 3D 数据的图像分类和语义分割,PointNet++ 网络结构下图所示。
https://github.com/ PaddlePaddle /models/tree/release/1.7/ PaddleCV /3d_vision PointNet++原理和实验表现 PointNet++核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征,然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络,进行3D数据的图像分类和语义分割,PointNet++网络结构下图所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleCV/3d_vision PointNet++原理和实验表现 PointNet++核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征,然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络,进行3D数据的图像分类和语义分割,PointNet++网络结构下图所示。
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/release/1.7/PaddleCV/3d_vision PointNet++原理和实验表现 PointNet++核心是通过多级点集特征学习提取点云数据的特征,然后将提取的特征分别输入到分类和分割网络,进行3D数据的图像分类和语义分割,PointNet++网络结构下图所示。
在下一节点云处理:基于Paddle2.0实现PointNet++对点云进行分割处理②中,我们将会一起来实现PointNet++(SSG)分割网络整体搭建,并进行训练和测试。 tips:请先完成前面点云处理:基于Paddle2.0实现PointNet++对点云进行分类(总汇)的实践哦,有些网络层在前面以及搭建过了,这里将不再展示。