pcc_geo_cnn 项目使用教程

pcc_geo_cnn 项目使用教程

pcc_geo_cnn Learning Convolutional Transforms for Point Cloud Geometry Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pc/pcc_geo_cnn

1. 项目介绍

pcc_geo_cnn 是一个基于深度学习的点云几何压缩项目，旨在通过学习卷积变换来实现高效的点云几何压缩。该项目由 Maurice Quach、Giuseppe Valenzise 和 Frederic Dufaux 开发，并得到了 ANR ReVeRy 国家基金的支持。

主要特点：

• 数据驱动：基于学习卷积变换和均匀量化，实现高效的点云几何压缩。
• 联合优化：通过联合优化率和失真，实现最佳的压缩效果。
• 高性能：在 Microsoft Voxelized Upper Bodies 数据集上，该方法平均节省了 51.5% 的比特率。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了以下依赖：

• Python 3.6.7
• Tensorflow v1.13.1

2.2 克隆项目

git clone https://github.com/mauriceqch/pcc_geo_cnn.git
cd pcc_geo_cnn

2.3 数据准备

你需要两个数据集来复现项目结果：

• ModelNet10 手动对齐数据集：ModelNet
• Microsoft Voxelized Upper Bodies 数据集 (MVUB)：MVUB

2.4 数据转换

将点云数据集转换为体素网格：

python mesh_to_pc.py /data/ModelNet40 /data/ModelNet40_pc_64 --vg_size 64

2.5 模型训练

使用 train.py 脚本训练模型：

python train.py "/data/ModelNet40_pc_64/**/*ply" /models/ModelNet40_pc_64_000001 --resolution 64 --lmbda 0.000001

2.6 压缩与解压缩

使用 compress.py 和 decompress.py 脚本进行点云的压缩和解压缩：

python compress.py /data/msft "**/*ply" /data/msft_bin_00001 /models/ModelNet40_pc_64_lmbda_00001 --resolution 512
python decompress.py /data/msft_bin_0001/ "**/*ply.bin" /data/msft_dec_00001/ /models/ModelNet40_pc_64_lmbda_00001

2.7 评估

使用 eval.py 脚本评估压缩和解压缩的效果：

python eval.py /data/msft "**/*ply" /data/msft_dec_000005 /geo_dist/build/pc_error --decompressed_suffix .bin.ply --compressed_dir /data/msft_bin_000005 --compressed_suffix .bin --output_file /eval/eval_64_000005.csv

3. 应用案例和最佳实践

3.1 虚拟现实应用

在虚拟现实（VR）和混合现实（MR）应用中，点云数据的高效压缩至关重要。pcc_geo_cnn 提供了一种高效的压缩方法，可以在保持高分辨率输出的同时，显著降低数据传输和存储的需求。

3.2 自动驾驶

在自动驾驶领域，点云数据用于环境感知和地图构建。通过使用 pcc_geo_cnn，可以有效减少传感器数据的存储和传输成本，同时保持高精度的环境感知能力。

4. 典型生态项目

4.1 Tensorflow

pcc_geo_cnn 基于 Tensorflow 框架开发，充分利用了 Tensorflow 在深度学习领域的强大功能和灵活性。

4.2 ModelNet

ModelNet 是一个广泛使用的三维模型数据集，pcc_geo_cnn 使用 ModelNet 数据集进行模型训练和评估，展示了其在实际应用中的有效性。

4.3 Microsoft Voxelized Upper Bodies

Microsoft Voxelized Upper Bodies 数据集是另一个重要的点云数据集，pcc_geo_cnn 在该数据集上进行了性能测试，证明了其优越的压缩效果。

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通过本教程，你应该能够快速上手 pcc_geo_cnn 项目，并在实际应用中体验其强大的点云几何压缩能力。

pcc_geo_cnn Learning Convolutional Transforms for Point Cloud Geometry Compression 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pc/pcc_geo_cnn