国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

<tfoot id="i2oc6"><dl id="i2oc6"></dl></tfoot>

<source id="i2oc6"><nav id="i2oc6"></nav></source>^{<dfn id="i2oc6"></dfn>}

PointNet++訓練自己的數(shù)據(jù)集（附源碼）

2年前作者：勇敢的花兒分類：Toy博客閱讀(17)違法舉報

這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了PointNet++訓練自己的數(shù)據(jù)集（附源碼）。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點擊"舉報違法"按鈕提交疑問。

本文針對PointNet++強大的三維點云分類功能，詳細講解怎么訓練自己的數(shù)據(jù)集，在此之前，需要確保已經(jīng)能夠跑通源碼的訓練和測試，如果沒有，請參考PointNet++的源碼運行。

數(shù)據(jù)放置

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

1.1. 在mytensor_shape_names.txt中配置自己的分類，以及分類名稱：

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

1.2. 在filelist.txt中填入對應的不同類別的文件夾名/數(shù)據(jù)文件名，這里的文件夾名最好跟自己的分類類別一致

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

1.3. 然后在mytensor_train.txt和mytensor_test.txt中依次輸入訓練和測試的數(shù)據(jù)文件名稱

我的訓練集就是測試集，所以是一樣的

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

1.4 實際的再次采集的測試數(shù)據(jù)

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

代碼修改

2.1 訓練時的代碼修改

主要修改batch_size，和類別數(shù)量

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

在數(shù)據(jù)加載模塊中，將自己的配置文件放進去

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

然后就可以開始訓練

2.2 測試時代碼修改

測試時修改較多，主要是在數(shù)據(jù)加載類中，可直接查看代碼

運行結果查看

查看自己的分類是否正確，可直接查看打印出來的pred_choice

pointnet訓練自己的數(shù)據(jù),PointNet++從入門到深入,人工智能,pycharm,PointNet++,PointNet,Powered by 金山文檔

4. 源碼下載

可前往百度網(wǎng)盤下載，測試，有任何問題可以私信我

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1iuqHQg_w6kq6JzmZjaIbaw

提取碼：ng3h文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-808202.html

到了這里，關于PointNet++訓練自己的數(shù)據(jù)集（附源碼）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。如若轉載，請注明出處：如若內容造成侵權/違法違規(guī)/事實不符，請點擊違法舉報進行投訴反饋，一經(jīng)查實，立即刪除！

分享到：

領支付寶紅包贊助服務器費用

Pytorch1.7復現(xiàn)PointNet++點云分割（含Open3D可視化）（文末有一個自己做的書縫識別項目代碼）
??畢設需要，復現(xiàn)一下PointNet++的對象分類、零件分割和場景分割，找點靈感和思路，做個踩坑記錄。 https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch ??我的運行環(huán)境是pytorch1.7+cuda11.0。 ??PointNet++代碼能實現(xiàn)3D對象分類、對象零件分割和語義場景分割。對象分類 ??下載數(shù)據(jù)
2023年04月15日
瀏覽(28)
PointNet系列代碼復現(xiàn)詳解(1)—PointNet分類部分
想盡快入門點云，因此就從這個經(jīng)典的點云處理神經(jīng)網(wǎng)絡開始。源碼已經(jīng)有了中文注釋，但在一些對于自己不理解的地方添加了一些注釋。歡迎大家一起討論。代碼是來自github：GitHub - yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch: PointNet and PointNet++ implemented by pytorch (pure python) and on ModelNet, Sha
2024年02月08日
瀏覽(17)
3D點云（3D point cloud）及PointNet、PointNet++
https://www.youtube.com/watch?v=Ew24Rac8eYE 傳統(tǒng)圖像數(shù)據(jù)是2維的 3D點云是3維的，可以表達更多信息比如對化工廠進行違章識別、安全隱患的識別城市管理點云分割點云補全點云生成點云物體檢測（3D物體檢測）點云配準（后續(xù)任務的基礎）一般點云數(shù)據(jù)都是基于激光雷達掃描生
2024年02月02日
瀏覽(27)
from pointnet2_ops import pointnet2_utils 安裝過程
遇到的代碼需要安裝pointnet2_ops模塊，記錄下安裝過程項目位置查找到安裝方法或者但是報錯錯誤一：或者報錯錯誤二：錯誤三：錯誤一解決方法：方法一：當使用git+https時報錯極有可能是服務器的SSL證書沒有經(jīng)過第三方機構的簽署，所以才報錯解決方法方法二：只
2024年02月13日
瀏覽(23)
PointNet++詳解（二）：網(wǎng)絡結構解析
如有錯誤，懇請指出。在之前對PointNet與PointNet++網(wǎng)絡進行了介紹，接下來是對其代碼的解析。 1. 論文閱讀筆記 | 三維目標檢測——PointNet 2. 論文閱讀筆記 | 三維目標檢測——PointNet++ 參考的github項目為：https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch 這篇博客的內容主要是將PointN
2024年02月02日
瀏覽(14)
pointnet C++推理部署--tensorrt框架
python推理： C++推理：其中推理引擎的構建也可以直接使用tensorrt的bin目錄下的trtexec.exe。 LZ也實現(xiàn)了cuda版本的前處理代碼，但似乎效率比cpu前處理還低?？赡苁菙?shù)據(jù)量不夠大吧（才10^3數(shù)量級），而且目前LZ的cuda水平也只是入門階段… python推理： C++推理： python推理： C++推理
2024年02月11日
瀏覽(19)
使用 PointNet 進行3D點集（即點云）的分類
無序3D點集（即點云）的分類、檢測和分割是計算機視覺中的核心問題。此示例實現(xiàn)了開創(chuàng)性的點云深度學習論文PointNet（Qi 等人，2017）。如果使用 colab 首先安裝 trimesh? !pip install trimesh 。
2024年02月07日
瀏覽(25)
圖神經(jīng)網(wǎng)絡：(處理點云)PointNet++的實現(xiàn)
文章說明： 1)參考資料：PYG的文檔。文檔超鏈。 2)博主水平不高，如有錯誤，還望批評指正。 3)我在百度網(wǎng)盤上傳這篇文章jupyter notebook以及有關文獻。提取碼8848。一個簡單分類任務。具體如下：導庫以及下載數(shù)據(jù) PS1:這段代碼會在C盤生成一個DATA的文件并將數(shù)據(jù)集放在DATA之
2024年02月05日
瀏覽(17)
3D檢測：從pointnet，voxelnet，pointpillar到centerpoint
記錄centerpoint學習筆記。目前被引用1275次，非常高。地址：Center-Based 3D Object Detection and Tracking (thecvf.com) GitHub - tianweiy/CenterPoint CenterPoint：三維點云目標檢測算法梳理及最新進展（CVPR2021）_嗶哩嗶哩_bilibili?作者解釋。 CenterPoint 是一種用于激光點云的3D目標檢測與跟蹤算法框架
2024年04月22日
瀏覽(18)
太實用了！20分鐘快速理解【PointNet網(wǎng)絡】，妥妥的！
點云是一種重要的幾何數(shù)據(jù)結構。由于其不規(guī)則的格式，大多數(shù)研究人員將此類數(shù)據(jù)轉換為規(guī)則的 3D 體素網(wǎng)格或圖像集合。但是，這會使數(shù)據(jù)變得不必要地龐大并導致問題。在本文中，我們設計了一種直接處理點云的新型神經(jīng)網(wǎng)絡，它很好地保留了輸入中點云的排列不變性。
2024年02月03日
瀏覽(29)

<rt id="82goo"><dl id="82goo"></dl></rt>