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。
为了使用PointNet++训练自己的数据集,你需要遵循以下步骤: 1. 准备自己的数据集 确保你的数据集格式与PointNet++所需的格式一致。通常,点云数据以.npy或.h5文件格式存储,每个点云包含点的三维坐标(x, y, z)以及其他可能的特征(如RGB值、法向量等)。 2. 数据预处理 在将数据输入PointNet++之前,需要进行一些预...
data/modelnet40_ply_hdf5_2048/ply_data_train4.h5 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...
训练之前把5个训练文件的顺序打乱: if self.shuffle: np.random.shuffle(self.file_idxs) 1. 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*...
数据准备 在使用PointNet之前,首先需要准备相应的点云数据集。这些数据集可以是公开可用的,如ShapeNet、ModelNet等,也可以是自己采集的。确保数据集的质量和多样性对于训练出高性能的PointNet模型至关重要。 模型训练 (1)定义网络结构:根据具体任务需求,选择合适的PointNet网络结构。对于分类任务,可以采用简单的全局特征...
这可以是从公开数据集中下载的,也可以是你自己采集的。确保数据集包含足够多的样本以及相应的标签信息。 模型搭建 使用深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)搭建PointNet模型。根据前面介绍的原理,依次实现点特征提取、对称函数聚合以及分类层。你可以参考现有的开源实现来加速这一过程。 训练与评估 将准备好的数据集...
要用自己录的PCD点云数据做语义分割,发现了数据格式有很大问题。 pointnet++使用的室内S3DIS数据集,我用的.npy文件作的训练和测试。npy是numpy的一种二进制高效文件保存形式。 S3DIS——npy类型的数据集每个npy内部有9个维度的数据,分别是x,y,z,x_,y_,z_,r,g,b九个维度数据,中间三个是语义信息真值。
(下载完成后记得把数据集放入point.pytorch文件夹中) 2、安装PointNet 先下载好github上pointnet文件,链接:pointnet.pytorch文件 进入文件夹: cd pointnet.pytorch 输入下面代码: pip install -e . 三、训练PointNet分类 我主要使用的功能是分类功能,所以只训练了分类,如果还需要分割功能只需要将下面运行的文件由train_...
(3)准备自己数据集 输入类似解析数据集的格式 .txt 第一步: collect_indoor3d_data.py 数据重组,转换为.npy文件 第二步: gen_indoor3d_h5.py .npy—>.h5文件 2.训练 python train.py --log_dir log --test_area 6 (已经默认设置,可以直接运行train.py) Area_1 数据用作测试集 p.s.:训练数据集分...
在准备好数据后,我们可以开始训练PointNet++模型。首先,你需要下载PointNet++的源代码,并根据自己的需求进行必要的修改。然后,使用Python运行训练脚本,指定输入数据的路径、模型参数等。在训练过程中,你可以通过调整学习率、批次大小等超参数来优化模型的性能。 四、模型测试 当模型训练完成后,我们可以使用测试数据集来评...