PCN项目常见问题解决方案

PCN项目常见问题解决方案

pcn Code for PCN: Point Completion Network in 3DV'18 (Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pc/pcn

项目基础介绍

PCN（Point Completion Network）是一个基于学习的形状补全方法，它能够直接将不完整的点云映射为稠密的完整点云，而无需进行体素化处理。该项目基于2018年3DV会议的发表文章《PCN: Point Completion Network》。PCN主要使用Python和Tensorflow 1.12进行开发。

主要编程语言

• Python
• Tensorflow 1.12

新手常见问题及解决方案

问题1：如何安装项目依赖？

问题描述： 新手在使用项目时，不知道如何安装所需依赖。

解决步骤：

1. 打开终端或命令提示符。
2. 切换到项目目录下。
3. 运行命令 pip3 install -r requirements.txt 来安装所有依赖。

问题2：如何运行项目的演示？

问题描述： 新手想要查看项目效果，但不知道如何运行演示。

解决步骤：

1. 确保已经安装了所有依赖。
2. 打开终端或命令提示符。
3. 切换到项目目录下。
4. 运行命令 python3 demo.py。
5. 可以使用 --input_path 参数来指定输入示例的路径。

问题3：如何进行模型训练？

问题描述： 新手想要进行模型训练，但不清楚具体步骤。

解决步骤：

1. 确保已经安装了所有依赖，并且正确设置了环境。
2. 下载并解压训练数据（train lmdb 和 train lmdb-lock）。
3. 打开终端或命令提示符。
4. 切换到项目目录下。
5. 运行命令 python3 train.py 开始训练。

通过以上步骤，新手可以更容易地开始使用PCN项目，并解决一些常见的问题。

pcn Code for PCN: Point Completion Network in 3DV'18 (Oral) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pc/pcn