PointNet++复现

最新推荐文章于 2024-11-27 22:42:52 发布
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#pointnet++ #三维深度学习 #tensorflow

本文介绍了如何复现PointNet++在三维深度学习中的分类任务。通过下载数据集并进行训练，模型在测试中达到了0.901/0.907的准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

代码运行

分类任务

python train.py

下载数据集并训练，后可接参数，这里使用--batch_size=4

python evaluate.py --num_votes 12

测试 0.901/0.907

eval mean loss: 0.372334
eval accuracy: 0.901945
eval avg class acc: 0.876547
  airplane:     1.000
   bathtub:     0.920
       bed:     0.950
     bench:     0.800
 bookshelf:     0.930
    bottle:     0.930
      bowl:     1.000
       car:     0.980
     chair:     0.950
      cone:     0.900
       cup:     0.850
   curtain:     0.950
      desk:     0.930
      door:     0.800
   dresser:     0.767
flower_pot:     0.150
 glass_box:     0.920
    guitar:     1.000
  keyboard:     1.000
      la
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05-20 1221
PointNet 是首个直接处理原始3D点云的深度学习框架，其核心设计包括通过对称函数解决点云排列无序问题、引入几何变换网络（T-Net）实现数据规范化，以及采用多层感知机（MLP）架构提取逐点特征。PointNet 通过三级特征抽象实现从低级几何到高级语义的跃迁，支持分类和分割等任务。其优势在于架构简洁、实时性能高和数据效率好，但也存在局部特征缺失、密度敏感性和计算冗余等局限。未来发展方向包括增强局部特征、多模态融合和轻量化设计，以推动3D视觉技术在自动驾驶和机器人等领域的应用。
零基础复现pointNet++模型教程（全网最全，没有之一）
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pointNet是在三维点云上应用深度学习的鼻祖，因此复现pointnet++有一定的必要性，同时在后期的很多点云处理论文中，基本上都是在pointnet++基础上进行研究，因此熟悉pointnet++是必须的一步，接下来我将分享近期搭建pointnet++模型运行平台的一些方法和心得。 我在本地电脑上搭建的环境，一开始使用ubuntu16.04系统，所有环境都搭建完毕，最后崩溃了（血泪史），因此痛定思痛，选择了在Ubuntu18.04系统中进行环境搭建。 1、安装18.04系统 首...
PointNet++点云处理精讲(PyTorch)
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今天复现了PointNet++网络，中途也遇到过好多报错问题，但都一一解决了，最终实现cls、partseg、semseg训练(train)和测试(test)程序的成功跑通。3D点云目标检测算法Pointnet++项目实战 Pytorch实现附代码：链接：https://pan.baidu.com/s/10Nk4Zd3S_NklY5PJwzmnWA提取码：6688。
pointNet训练预测自己的数据集Charles版本(一）
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06-03 2257
博主有逐步debug过，对其里面的机制还是了解的，感兴趣的童鞋可以自行去分析下，值得去做这样的事情。这里有个小插曲，即博主在cmd终端train时候，训练的很快，在pycharm中训练的很慢，发现是因为pycharm环境变量中并没有修正最新的cuda的路径，而导致跑在gpu上异常，模型训练实际是跑在cpu上的，所以这里需要结合自己的路径重新配置下。当前博主用的虚拟环境下的tensorflow版本是2.4.0, 所以要对源代码进行一些修改，才能跑起来，可以参考博主之前的博客进行修改。
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首先修改代码中所有错误，与自己的python和tensorflow适配，导入该导入的包，其中provider和eulerangles和plyfile都在utils文件下或者pointnet-master的代码中 修改tf_ops中的文件：参考第一篇与第二篇 注意：报错 /usr/bin/ld: cannot find -ltensorflow_framework，collect2: error: ld returned 1 exit status。 应该是没有修改sh文件时未能找到/usr/…/ltens
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本博客主要关注pointnet++三个任务的训练过程，分别为分类网络，部件分割网络以及语义分割网络，而且该项目代码中也缺少预测代码（只有test.py代码，用来验证得到评价指标的），也就是缺少可视化代码，后面在新的博文中也会分享一下pointnet++网络结构及代码，以及分类网络和部件分割网络的可视化代码部分。如果博客中哪里出现有错误，还请各位大佬指正。
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原始的modelnet40是off文件，是cad模型OFF文件是一种用于存储三维对象信息的文件格式，全称为"Object File Format"。它主要用于存储几何体的顶点、边和面信息，以及可能的颜色和纹理数据，从而描述了一个或多个三维模型的结构。OFF文件格式因其简洁明了的结构而被广泛用于学术研究和三维图形应用中，特别是在计算机图形学、三维建模和可视化领域。OFF文件的结构相对简单，通常以"OFF"作为文件的开头，随后是顶点（vertices）、面（faces）和（可选的）边（edges）的数量。
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《PointNet++自制室外城市区域数据集详解》 在计算机视觉和深度学习领域，三维点云数据处理是一项重要任务，而PointNet++作为一种强大的点云处理框架，为理解和解析复杂三维环境提供了有效工具。本文将深入探讨...
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单个SA层由采样层、分组层以及PointNet层三个模块组成。采样层用于从输入集合中选出每个局部区域的中心点，分组层用于构建局部区域点集，通过这两层完成局部区域的划分。PointNet层使用小型PointNet网络用于提取局部区域的特征，这一层用于聚合局部区域的特征。
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pointnet++ 复现
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<think>好的，用户需要寻找PointNet++模型的PyTorch或TensorFlow实现方法。首先，我应该先回忆一下PointNet++的基本结构。PointNet++是PointNet的改进版，引入了层次化特征学习和局部特征提取，适用于点云处理任务。 接下来，我需要考虑用户可能的需求。用户提到复现方法或代码，可能是在寻找开源的代码库或者教程。首先，我应该检查是否有官方实现。记得PointNet++的作者可能在GitHub上有发布代码，但原版是使用TensorFlow的。不过用户可能更倾向于PyTorch，因为现在很多研究转向了PyTorch。 然后，我需要查找可靠的第三方实现。比如，在GitHub上搜索“PointNet++ PyTorch”会出现一些高星项目，如yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch，这个仓库可能同时包含PointNet和PointNet++的实现，并且支持分类、分割等任务。此外，用户可能需要安装指南和依赖项，比如Python版本、PyTorch版本，以及数据准备的方法。 还要考虑用户可能遇到的问题，比如数据集的下载和处理。ModelNet40和ShapeNet是常用的数据集，需要提供数据下载链接或预处理步骤。另外，训练参数和超设置也是复现的关键，比如学习率、批量大小、优化器选择等。 用户可能还需要知道如何验证实现的正确性，比如在ModelNet40上进行分类准确率测试，或者部分分割任务的结果对比。这时候引用一些实验结果，比如在特定配置下的准确率，可以增强可信度，比如引用中提到ImageNet预训练的结果，可能需要调整到点云任务上。 另外，用户可能对TensorFlow的实现也有兴趣，所以应该包括TensorFlow的官方仓库链接，比如charlesq34/pointnet2。同时提醒用户注意版本兼容性问题，比如TensorFlow 1.x和2.x之间的差异，可能需要使用特定版本的代码或进行修改。 最后，应该生成相关问题，帮助用户深入理解，比如复现中的常见问题、优化方法、应用场景等。这有助于用户全面了解PointNet++的实现细节和应用方向。</think>### PointNet++模型复现方法及代码实现 PointNet++是基于点云数据处理的深度学习模型，核心思想是通过分层特征学习和局部区域采样实现高效点云分类与分割[^1]。以下是PyTorch和TensorFlow框架下的实现方法： --- #### 一、PyTorch实现 1. **推荐代码库** GitHub开源项目`yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch`提供完整实现： ```python # 安装依赖 pip install torch torchvision pytorch_utils # 关键模块示例（特征传播层） class PointNetFeaturePropagation(nn.Module): def __init__(self, in_channel, mlp): super().__init__() self.mlp_convs = nn.ModuleList() for out_channel in mlp: self.mlp_convs.append(nn.Conv1d(in_channel, out_channel, 1)) in_channel = out_channel ``` 支持分类、语义分割和部分分割任务，需准备ModelNet40或ShapeNet数据集[^2]。 2. **训练配置** - 输入数据：点云采样1024个点 - 优化器：Adam（初始学习率0.001） - 训练卡：NVIDIA V100（批量大小32） --- #### 二、TensorFlow实现 1. **官方代码库** 作者原始实现`charlesq34/pointnet2`基于TensorFlow 1.x： ```python # 点云采样与分组 def sample_and_group(npoint, radius, nsample, xyz, points): new_xyz = gather_point(xyz, farthest_point_sample(npoint, xyz)) idx = query_ball_point(radius, nsample, xyz, new_xyz) grouped_points = group_point(points, idx) return new_xyz, grouped_points ``` 需注意TensorFlow版本兼容性问题。 --- #### 三、复现关键步骤 1. **数据预处理** - 归一化：将点云坐标缩放到单位球空间 - 增强：随机旋转、平移和抖动噪声 2. **模型验证** - 分类任务：ModelNet40测试集准确率约91.9% - 分割任务：ShapeNet部分分割mIoU可达85.7% ---
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