点云语义分割：基于RandLANet模型的推理部署

最新推荐文章于 2025-01-22 00:45:33 发布

CwzCode

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本文探讨了点云语义分割的重要性，并详细介绍了如何使用RandLANet模型进行推理部署，包括数据集准备、点云数据预处理、模型加载与推理、结果可视化以及潜在的优化策略。

随着人工智能技术的不断发展，点云数据处理成为了计算机视觉领域中一个重要的研究方向。点云语义分割是点云数据处理中的一个关键任务，旨在将每个点分类到其对应的语义类别中。在点云语义分割领域，RandLANet模型以其优秀的性能和高效的推理速度而备受关注。本文将介绍如何使用RandLANet模型进行点云语义分割的推理部署，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备点云数据集。可以使用开源的点云数据集，如ScanNet、KITTI或Semantic3D等。这些数据集包含了大量的点云数据及其对应的语义标签，可用于训练和评估模型。

接下来，我们使用Python编写代码加载并预处理点云数据。首先，我们需要安装必要的库，如NumPy和Open3D。

import numpy as np
import open3d as o3d

def load_point_cloud(file_path):

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点云语义分割：使用C++部署RandLANet模型推理

LrFramework的博客

09-28

224

点云语义分割是计算机视觉领域中的重要任务之一，它旨在将点云数据中的每个点分类到特定的语义类别中。RandLANet是一种流行的点云语义分割模型，它通过局部感知和全局聚合的方式有效地处理点云数据。我们需要加载模型和权重，准备输入数据，进行推理，并对推理结果进行后处理。总结起来，通过C++部署RandLANet模型进行点云语义分割的推理，可以使我们能够在自己的应用程序中灵活地应用该模型，并对点云数据进行语义分割任务的处理和分析。，将预测的标签映射到具体的语义类别，以便进行后处理和可视化。

点云语义分割：RandLANet模型推理C++部署(2)

zhaoguanhua的博客

12-03

3704

一、数据读取及预处理二、模型推理三、结果保存

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RandlaNet 从环境配置到C++推理部署

点云算法工程师

02-27

1238

Randlanet 环境配置到 c++ 推理部署

在NVIDIA JETSON TX2板子上部署RandLA net进行推理

Tyrol29的博客

02-28

491

N: 鉴于仓库 ‘https://repo.download.nvidia.com/jetson/common r32.5 InRelease’ 不支持 ‘amd64’ 体系结构，跳过配置文件 ‘main/binary-amd64/Packages’ 的获取。昨天尝试了在板子上编译tensorflow C++动态库，但是由于网络问题最后一步始终失败，并且原本使用的tensorflow 版本为2.6.0，官方说要求cuda版本11.0以上，最后能否运行还是未知数。遂将安装的环境删了，重新运行。

点云语义分割：RandLANet模型的推理部署

EvktJava的博客

09-29

556

RandLANet（Random Sampled PointNet）模型是一种用于点云语义分割的先进模型，具有良好的性能和高效的计算速度。通过以上步骤，你可以成功地对RandLANet模型进行推理部署，并获得点云的语义分割结果。在进行推理之前，需要对输入的点云数据进行预处理。通过以上步骤，你可以成功地对RandLANet模型进行推理部署，并获得点云的语义分割结果。对于预处理后的点云数据，可以使用加载的模型进行推理，并获取语义分割结果。对于预处理后的点云数据，可以使用加载的模型进行推理，并获取语义分割结果。

点云语义分割：RandLANet模型推理C++部署（1）

zhaoguanhua的博客

09-17

3389

一、dataset接口转placeholder接口二、ckpt模型转pb模型三、C++部署

点云语义分割：RandLANet模型推理部署

zhaoguanhua的博客

09-13

3708

当模型训练稳定之后，就开始对模型进行部署了。 dataset修改 test修改结果

点云语义分割大合集-持续更新中

zhaoguanhua的博客

10-26

3921

一、PointNet 1.1、论文解读 1.2、公开数据集测试 1.3、源码解读二、PointNet++ 2.1、论文解读 2.2、公开数据集测试 2.3、源码解读三、KPConv 3.1、论文解读点云语义分割:KPConv解读-更新中 3.2、公开数据集测试 S3DIS测试:点云语义分割:KPConv训练S3DIS数据集 Semantic3D测试:在tensorflow2.0环境下使用KPConv训练Semantic3D数据集 3.3、源码解读源码阅读:KPConv之Dataset类源码阅读:K

深度学习-ubuntu18.04+RTX3080下安装RandLA-NET踩坑全纪录

weixin_40826634的博客

10-24

2763

根据网上教程，用conda创建Tensorflow虚拟环境，然后在里面安装了Tensorflow，结果发现在后来创建的randlanet虚拟环境中无法使用，才明白不同虚拟环境之间环境不能互相使用，但是cuda和cudnn是在本地安装的，后来成功的测试表明，虚拟环境可以使用本地的环境。所以Tensorflow安装在本地或者randlanet虚拟环境都可以，弄明白虚拟环境后，本人将Tensorflow安装在了randlanet虚拟环境虚拟环境，当然需要第６步执行完才能安装，安装命令如下。最后测试是否安装成功。

基于点云分割网络RandLA-Net的端到端部署

weixin_39849397的博客

01-22

643

基于点云分割网络RandLA-Net的端到端部署

RandLA-Net windows Pytorch实现

weixin_43518059的博客

08-16

6392

最近准备学习有关点云的深度学习模型，想先在自己笔记本电脑（windows11系统）上先简单复现下相关模型和解读代码，由于网上也有很多关于windows系统下的模型复现的博客，所以我就在windows系统下展开了学习。目前已跑通PointNet和RandLA-Net，但在复现过程中遇到很多问题，可能和windows系统本身有关系，所以建议还是提前安装Linux系统，不然在处理问题时可能会耗费很多时间。

基于RandLANet的点云语义分割模型的C++推理部署

FxRuby的博客

09-27

296

它采用了局部感知和全局上下文信息相结合的策略，利用点云的局部特征和全局特征进行语义分割。RandLANet通过特征学习和局部空间变换模块来捕获点云的局部特征，然后使用RandLA-Net模块来聚合全局特征，并生成语义标签。本文介绍了如何使用C++进行RandLANet模型的推理部署，并提供了相应的源代码。通过C++推理部署，我们可以在不同的平台上高效地运行点云语义分割模型，并实现实时的点云处理和分割任务。本文将介绍如何使用C++进行RandLANet模型的推理部署，并提供相应的源代码。

从零开始点云语义分割:RandLANet教程

zhaoguanhua的博客

09-09

8091

这是一个关于如何从零开始学习点云语义分割的教程，之所以说从零是因为我自己就是从零开始接触点云的语义分割任务的，希望这个系列的博客能对想要做点云语义分割的同学有一点点的帮助。

RandLA-Net: 大规模点云的高效语义分割(CVPR 2020) 牛津大学

weixin_43823175的博客

12-31

2582

RandLA-Net: 大规模点云的高效语义分割(CVPR 2020) 牛津大学论文：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 代码：Github 相关网站深蓝学院基于三维点云场景的语义及实例分割 https://www.bilibili.com/video/BV1aE411T7Gf -Introduction to point cloud segmentation -RandLA-Net: Eff

【论文速读】RandLA-Net大规模点云的高效语义分割

点云PCL

09-10

2996

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds...

live-player组件使用技巧[代码]

11-24

本文详细介绍了在小程序中使用live-player组件实现直播流播放的各种操作技巧，包括全屏切换、播放暂停、静音外放等功能。作者首先明确了live-player组件的基本属性和方法，然后通过UI图和代码演示展示了如何自定义操作栏，实现播放控制。文章还提供了完整的HTML、Script和CSS代码示例，帮助开发者快速掌握live-player组件的使用。最后，作者总结了实现过程中的关键点，并鼓励读者点赞、收藏加关注。

Aegisub特效字幕插件教程[代码]

11-24

本文详细介绍了Aegisub特效字幕制作中常用的插件使用方法，包括渐变插件和抖动插件的安装与操作步骤。渐变插件支持水平渐变和垂直渐变，可调整填充色、边缘描边等效果；抖动插件则能实现字幕的随机抖动或手动选择抖动，支持x轴、y轴或同时抖动。文章还提供了插件的下载链接，帮助用户快速上手制作动态字幕效果。

Golang开发Android应用[可运行源码]

最新发布

11-24

本文介绍了如何使用Golang开发Android应用的基本环境配置。文章首先探讨了Golang与Android的关系，指出Golang可以编译成Android的可执行文件和动态库，适合用于编写运行库、后台服务或工具程序。接着，作者提供了一个简单的Golang代码示例，展示了如何用Golang编写Android应用。随后，详细讲解了在Windows 7/10 64位系统上配置Golang编译环境和Android NDK编译器的步骤，包括下载NDK、设置环境变量等。最后，文章还提到了命令行环境设置和编译过程，并提供了测试编译的步骤。整个配置过程虽然复杂，但通过本文的指导，读者可以顺利完成环境搭建，开始用Golang开发Android应用。

点云语义分割有哪些模型

02-14

### 点云语义分割模型列表与方法概述 #### RandLANet 模型 RandLANet（Random Sampled PointNet）作为一种先进的点云语义分割模型，因其出色的性能和高效的计算速度而受到关注。该模型特别适合处理大规模点云数据，在保持高精度的同时能够快速完成推理部署[^1]。 ```python import torch from randlanet import RandLANet model = RandLANet(num_classes=13, num_points=40960) input_tensor = torch.randn(8, 40960, 3) # batch_size * points_num * feature_dim output = model(input_tensor) print(output.shape) # Expected output shape: [batch_size, classes_num, points_num] ``` #### 弱监督三维点云语义分割方法分类对于弱监督下的三维点云语义分割，现有技术可以归纳为三大类别： - **基于二维标签的方法**：这类方案通过将三维空间中的物体映射到二维平面来进行标注，之后再转换回三维坐标系中实现最终的语义划分。 - **基于有限三维标签的方法**：此方式仅需对部分选定的关键位置做精确标记即可指导整个场景的理解过程，有效降低了人工干预程度。 - **基于伪三维标签的方法**：针对那些难以获取全面真实标签的情况，研究人员提出了自动生成近似正确的“虚拟”或“假定”的三维标签策略，以此辅助训练流程，提高泛化能力和鲁棒性[^2]。 #### 利用预训练二维CNN进行点云语义分割 一种创新性的做法是借助已经过充分调优过的二维卷积神经网络架构来间接解决点云上的语义识别难题。具体而言，就是先将目标区域内的离散点集合转化为一系列模拟视角下的二维图像片段，接着运用成熟的图像级分类器对其进行逐像素级别的解析，最后汇总各角度的信息得到完整的立体结构描述[^3]。 #### 特征传播机制详解考虑到实际应用过程中不可避免会遇到的数据稀疏性和不均匀分布等问题，有效的特征传递显得尤为重要。为此设计了一套专门面向此类特殊输入形式优化后的算法——即所谓的“点特征传播”。它不仅可以通过反距离加权插值的方式重建丢失掉的具体几何形态，而且还能凭借跨层次连接增强局部细节保留效果，进而显著改善整体表现力。与此同时，适当调整基础组件(PointNet单元)内部参数配置也有助于进一步提升效率并加强表达能力[^4]。