一、数据准备 数据格式转换: 将原始点云数据转换为PCD或PLY格式,这些格式是PointNet所支持的。 如果原始数据是其他格式,可以使用开源库(如PCL)进行转换。 数据归一化: 将点云数据的坐标范围缩放到一个固定的大小(如[-1,1]),以便模型能够处理不同尺度的点云数据。 数据集划分: 将预处理后的点云数据划分为训练
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。
Pointnet/Pointnet++点云数据集处理并训练Response status code does not indicate success: 404 (Not Found). 相关阅读:MySQL事务(Transaction) 政策东风,助推万亿智能家居产业,2022各地智能家居政策大盘点 学习ASP.NET Core Blazor编程系列十三——路由(完) web前端期末大作业——HTML+CSS简单的旅游网页设计与...
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