OpenShape 项目教程

OpenShape 项目教程

OpenShape_codeofficial code of “OpenShape: Scaling Up 3D Shape Representation Towards Open-World Understanding”项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenShape_code

项目介绍

OpenShape 是一个用于扩展 3D 形状表示的项目，旨在实现开放世界的理解。该项目由 Minghua Liu 等人开发，并在 NeurIPS 2023 会议上被接受。OpenShape 支持多种 3D 形状相关的任务，包括零样本分类、形状检索、点云描述生成等。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了必要的依赖项。你可以通过以下命令安装：

pip install -r requirements.txt

下载数据

下载所需的训练数据和预训练模型：

python download_data.py

运行示例

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 OpenShape 进行 3D 形状分类：

import open_shape

# 加载预训练模型
model = open_shape.load_model('pretrained_model.pth')

# 加载测试数据
test_data = open_shape.load_data('test_data.pkl')

# 进行分类
predictions = model.classify(test_data)

print(predictions)

应用案例和最佳实践

零样本 3D 形状分类

OpenShape 支持零样本分类，即在没有见过的类别上进行分类。以下是一个示例：

# 加载零样本分类模型
zero_shot_model = open_shape.load_model('zero_shot_classifier.pth')

# 进行零样本分类
zero_shot_predictions = zero_shot_model.classify(unseen_data)

3D 形状检索

OpenShape 还支持从文本、图像和点云中检索 3D 形状。以下是一个示例：

# 加载检索模型
retrieval_model = open_shape.load_model('retrieval_model.pth')

# 进行形状检索
retrieved_shapes = retrieval_model.retrieve(query_text)

典型生态项目

HuggingFace 🤗

OpenShape 与 HuggingFace 合作，提供了在线演示和预训练模型。你可以访问 HuggingFace 模型库 获取更多资源。

Streamlit 演示

OpenShape 提供了一个基于 Streamlit 的在线演示，支持 3D 形状分类、检索等功能。你可以通过以下链接访问：

OpenShape 在线演示

通过这些资源，你可以更深入地了解和应用 OpenShape 项目。

OpenShape_codeofficial code of “OpenShape: Scaling Up 3D Shape Representation Towards Open-World Understanding”项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenShape_code