四、获取Pointnet++代码 您可以从GitHub等代码托管平台获取Pointnet++的PyTorch实现。将代码复制到您的项目中,并确保文件结构正确。 五、修改代码 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...
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...
这篇博文是好久以前复现代码的时候顺手写的,但当时没时间手写pointnet++了,只写了frstum_pointnets_pytorch(https://github.com/simon3dv/frustum_pointnets_pytorch),再后来的实验又改了PointRCNN作为baseline, 所以这边就一直没更新下去了, 而且后面的东西写得很乱, 导致这篇博文屯了几个月都还没发布, 现在想...
代码笔记26 pytorch复现pointnet 1 浅浅记录一下model的复现,之后做好完整的工程放到github上 PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 2 import torch.nn as nn import torch import numpy as np class tnet(nn.Module): def __init__(self, inplanes: int): super(...
pytorch复现:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch PointNet是来自斯坦福的Charles同学2017年在CVPR上的论文,这篇文章提出一种对点云运用深度学习的架构。该网络能够完成三维数据的分类,部分分割和语义分割任务。使用最大池化,很好地克服了点云的无序性。使用T-Net,解决了点云的平移旋转不变性问题。
2.2 复现过程 一、【点云分类】和【部件分割】: 1.1 复现结果展示 1.2 复现过程 1.1.1 复现过程参考博客:1.1.2 代码下载:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch1.1.3 作者论文:https://arxiv.org/abs/1612.005931.1.4 PointNet算法解读:3D点云物体检测(唐宇迪)1.1.5 数据集:shapenetcore_partanno_segmen...
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复现主要参考的是PyTorch的pytorch实现,pytorch的大部分api可以在paddlepaddle中找到对应,最困难的地方在于,paddlepaddle没法办法进行二维的索引,对应原实现中的多个部分 def index_points(points, idx): """ Input: points: input points data, [B, N, C] idx: sample index data, [B, S] Return: new_points...
在代码实现上,PointNet++的复现需要掌握一些基本的深度学习框架知识,如PyTorch等。通过复现PointNet++的代码,我们可以深入了解其原理和技术细节,从而更好地应用在实际问题中。 为了帮助读者更好地理解和掌握PointNet++的实现过程,本文将对PointNet++的代码进行详细解读。我们将从数据预处理、模型构建、训练过程等方面入手,逐...
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:https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch。 按照页面的指示把代码和数据集下载到本地。 02 数据集 首先看一下数据集到底是什么样的,这里用的包含16类样本的ShapeNet。里面有好多个文件夹,每个文件夹里面放着同一类的样本...