开源项目推荐：P2P - 点云分析的新框架

开源项目推荐：P2P - 点云分析的新框架

P2P [NeurIPS 2022 Spotlight] P2P: Tuning Pre-trained Image Models for Point Cloud Analysis with Point-to-Pixel Prompting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/p2p5/P2P

1. 项目基础介绍与主要编程语言

P2P（Point-to-Pixel）是一个用于点云分析的开源项目，由王紫毅、于徐敏、饶永明、周杰和鲁继文等研究者共同开发。该项目旨在利用预训练的图像模型进行3D点云分析，通过将点云转化为彩色的图像，并采用几何保持投影和几何感知着色技术，以适应预训练图像模型。项目的主要编程语言是Python，同时使用了一些Shell脚本来辅助训练和测试过程。

2. 项目核心功能

P2P项目的核心功能是将3D点云数据转换成2D图像，然后利用已有的预训练图像模型进行处理。具体来说，项目包含以下核心功能：

• 几何保持投影：将点云数据投影到2D平面上，同时保持其几何结构。
• 几何感知着色：为投影后的点云图像添加颜色信息，使得图像能够更好地反映点云的几何特性。
• 预训练模型适配：使用预训练的图像模型，如ConvNeXt、ResNet、ViT等，对点云图像进行分类或检测任务，而模型权重在整个优化过程中保持不变。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 支持更多预训练模型：增加了对多种预训练图像模型的支持，如HorNet、Swin等，使得用户可以根据具体任务选择更合适的模型。
• 数据集扩展：除了支持ModelNet40数据集外，还增加了对ScanObjectNN数据集的支持，扩展了项目的应用范围。
• 性能优化：对模型训练和测试流程进行了优化，提高了执行效率和准确性。
• 文档完善：更新了项目文档，提供了更详细的使用说明和安装指南，便于用户快速上手和部署。

P2P [NeurIPS 2022 Spotlight] P2P: Tuning Pre-trained Image Models for Point Cloud Analysis with Point-to-Pixel Prompting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/p2p5/P2P