Pointwise 项目使用教程

Pointwise 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

pointwise/
├── data/
│   └── scene_seg/
├── tf_ops/
│   └── conv3p/
├── LICENSE
├── README.md
├── eval_modelnet40_acsd.py
├── modelnet_provider.py
├── param.json
├── pointcnn2_acsd.py
├── selu.py
├── train_modelnet40_acsd.py
└── util.py

目录结构说明

• data/: 存放训练和评估数据，例如 scene_seg 目录下可能包含场景分割任务的数据。
• tf_ops/: 包含 TensorFlow 的自定义操作，例如 conv3p 目录下包含自定义的卷积操作。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用 MIT 许可证。
• README.md: 项目的介绍文件，包含项目的概述、使用方法和依赖项等信息。
• eval_modelnet40_acsd.py: 用于评估模型在 ModelNet40 数据集上的性能。
• modelnet_provider.py: 提供 ModelNet40 数据集的加载和处理功能。
• param.json: 项目的配置文件，包含训练和评估的参数设置。
• pointcnn2_acsd.py: 实现 PointCNN 模型的文件。
• selu.py: 实现 Scaled Exponential Linear Unit (SeLU) 激活函数的文件。
• train_modelnet40_acsd.py: 用于训练模型在 ModelNet40 数据集上的文件。
• util.py: 包含一些通用的工具函数。

2. 项目启动文件介绍

train_modelnet40_acsd.py

该文件用于启动模型在 ModelNet40 数据集上的训练。可以通过以下命令启动训练：

python train_modelnet40_acsd.py [epoch]

• [epoch]: 可选参数，指定从第几轮开始训练。如果不指定，默认从第 0 轮开始。

eval_modelnet40_acsd.py

该文件用于评估模型在 ModelNet40 数据集上的性能。可以通过以下命令启动评估：

python eval_modelnet40_acsd.py [epoch]

• [epoch]: 可选参数，指定评估第几轮的模型。如果不指定，默认评估第 0 轮的模型。

3. 项目配置文件介绍

param.json

param.json 是项目的配置文件，包含训练和评估的参数设置。以下是配置文件的一个示例：

{
  "use_gpu": true,
  "batch_size": 32,
  "learning_rate": 0.001,
  "num_epochs": 100
}

配置项说明

• use_gpu: 是否使用 GPU 进行训练和评估。设置为 true 表示使用 GPU，设置为 false 表示使用 CPU。
• batch_size: 每个批次的数据量。
• learning_rate: 学习率，控制模型训练时的梯度下降步长。
• num_epochs: 训练的总轮数。

通过修改 param.json 文件中的参数，可以调整模型的训练和评估行为。