Open3D-PointNet 项目使用教程

Open3D-PointNet 项目使用教程

Open3D-PointNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open3D-PointNet

1. 项目的目录结构及介绍

Open3D-PointNet/
├── LICENSE
├── README.md
├── build.sh
├── datasets.py
├── download.py
├── download.sh
├── open3d_pointnet_inference.ipynb
├── open3d_visualize.py
├── pointnet.py
├── render_balls_so.cpp
├── requirements.txt
├── show3d_balls.py
├── show_cls.py
├── show_seg.py
├── train_classification.py
└── train_segmentation.py

目录结构介绍

• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• build.sh: 构建项目的脚本文件。
• datasets.py: 用于加载 PointNet 数据集的脚本。
• download.py: 用于下载数据集和预训练模型的脚本。
• download.sh: 下载数据集和预训练模型的 shell 脚本。
• open3d_pointnet_inference.ipynb: 使用 Open3D 进行 PointNet 推理的 Jupyter Notebook 示例。
• open3d_visualize.py: 使用 Open3D 进行原生 OpenGL 可视化的示例脚本。
• pointnet.py: PointNet 模型的实现脚本。
• render_balls_so.cpp: 用于渲染点云球的 C++ 脚本。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• show3d_balls.py: 显示点云球的脚本。
• show_cls.py: 显示分类结果的脚本。
• show_seg.py: 显示分割结果的脚本。
• train_classification.py: 用于训练 PointNet 分类模型的脚本。
• train_segmentation.py: 用于训练 PointNet 分割模型的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

open3d_pointnet_inference.ipynb

这是一个 Jupyter Notebook 文件，用于演示如何使用 Open3D 进行 PointNet 推理。该文件包含了加载数据、模型推理和结果可视化的步骤。

train_classification.py

该脚本用于训练 PointNet 分类模型。你可以通过运行以下命令启动训练：

python train_classification.py

train_segmentation.py

该脚本用于训练 PointNet 分割模型。你可以通过运行以下命令启动训练：

python train_segmentation.py

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目所需的所有 Python 依赖包。你可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

datasets.py

该脚本包含了加载 PointNet 数据集的配置和逻辑。你可以根据需要修改该文件中的数据路径和其他配置参数。

download.py

该脚本用于下载数据集和预训练模型。你可以通过运行以下命令手动下载这些资源：

python download.py

build.sh

该脚本用于构建项目。你可以通过运行以下命令进行构建：

./build.sh

通过以上步骤，你可以顺利地启动和配置 Open3D-PointNet 项目，并开始进行点云数据的分类和分割任务。

Open3D-PointNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open3D-PointNet