被GraspNet 和 Pointnet2_PyTorch 1.7.1 版本限制的朋友们有福了!我们在升级到 PyTorch 1.13.1 的过程中克服了无数的坑,这个版本整合了所有必要的修复和改进,确保你可以丝滑地完成升级,即插即用。 主要贡献 …
pip install pointnet2 3. 检查PyTorch版本 PointNet2库可能与特定版本的PyTorch不兼容。确保你安装的PyTorch版本与PointNet2库的要求相符。你可以在PointNet2的官方文档或GitHub仓库中查找这方面的信息。 4. 检查CUDA和GPU支持 如果你的机器上有NVIDIA GPU,并且你安装了CUDA,确保PyTorch能够使用GPU进行计算。PointNet2库...
conda create -n <虚拟环境的名字> python=<版本号> conda create -n pointnet python=3.7 成功创建 输入activate pointnet 激活环境 3.2、下载文件 cd进入E:/lyh文件下 输入 git clone https://github.com/fxia22/pointnet.pytorch 将github上的项目下载下来,若是网络不好,也可以先在github上下载完后解压直接...
name='pointnet2', ext_modules=[ # 模块的name是pointnet2_cuda,就是说要import pointnet2_cuda # 定义与这个包关联的xxx.cpp, xxx.cu, xxx.h CUDAExtension('pointnet2_cuda', [ 'src/pointnet2_api.cpp', 'src/ball_query.cpp', 'src/ball_query_gpu.cu', 'src/group_points.cpp', 'src/group...
pointnet2_cls_ssg --use_normals --log_dir pointnet2_cls_ssg_normal python test_classification.py --use_normals --log_dir pointnet2_cls_ssg_normal ## e.g., pointnet2_ssg with uniform sampling python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --use_uniform_sample --log_dir ...
[转载] Pytorch拓展进阶(二):Pytorch结合C++以及Cuda拓展 来源:https://oldpan.me/archives/pytorch cuda c plus plus 最近在看的Pointnet2 pytorch实现版源码中有这样的一段: 看了才知道原来是c++代码 看了上面
PointNet++ with much better segmentation accuracy, 84.68% mcIoU on shapenet(SSG without normal). - pointnet2-pytorch/README.md at master · voidmomo/pointnet2-pytorch
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_classification.py替换为train_segmentation.py即可,其他...
2、配置环境 Anaconda+Pycharm Cuda10.2 Cudnn8.1.0 Python3.7 Cuda和Cudnn版本号需要匹配 3、准备工作 3.1、创建虚拟环境 打开Annaconda Promt,创建一个虚拟环境专门应用于Pointnet.Pytorch项目的运行。 conda create-n<虚拟环境的名字>python=<版本号>
Pointnet2/Pointnet++ PyTorch Implemention of Pointnet2/Pointnet++ written in PyTorch. Supports Multi-GPU via nn.DataParallel. Supports PyTorch version >= 1.0.0. Use v1.0 for support of older versions of PyTorch. See the official code release for the paper (in tensorflow), charlesq34/pointnet2...