RandLA-Net源码解读:测试 点云

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本文详述了RandLA-Net在点云分割中的测试流程,包括加载预训练模型、测试数据、执行预测及后处理,以获取点云的语义分割结果。

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RandLA-Net是一个用于点云分割和语义分割的深度学习模型。在本文中,我们将详细解读RandLA-Net的测试过程,并提供相应的源代码。

RandLA-Net是基于TensorFlow深度学习框架的实现。下面是RandLA-Net的测试代码的主要部分:

import tensorflow as tf
from models import RandLANet

# 创建RandLA-Net模型
model = RandLANet()

# 加载预训练权重
checkpoint_path = 'path/to/checkpoint'
model.
RandLA-Net测试过程可以在 main_Semantic3D.py 文件中的 main() 函数中找到。在这个函数中,首先设置了 cfg.saving = False,然后加载模型参数。如果没有指定模型路径,就会自动选择最新的模型。接下来,会根据已保存的日志文件从 results 文件夹中选择最新的文件夹,然后在该文件夹中找到最新的模型快照。最后,通过 ModelTester 类来进行测试,使用 restore_snap 参数来指定要恢复的模型。测试过程的具体实现可以在 test() 方法中找到。 RandLA-Net 是一种用于大规模点云的高效语义分割的算法,它的详细实现可以在 CVPR 2020 的论文《RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [tf1.x版RandLA-Net源码解读(5):测试](https://blog.csdn.net/u014311125/article/details/119780344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割的Tensorflow实现(CVPR 2020)-python](https://download.csdn.net/download/weixin_42151373/19718349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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