pointnet++ 语义分割程序改错

最新推荐文章于 2024-08-02 10:49:32 发布
最新推荐文章于 2024-08-02 10:49:32 发布
阅读量918 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 点云 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33596242/article/details/97034119
本文解决scannet_dataset.py格式错误问题，并提供数据处理建议。针对格式问题，给出具体修复链接；对于数据问题，推荐下载作者预处理好的文件。

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

问题一：
scannet_dataset.py格式出现问题，可按照https://github.com/charlesq34/pointnet2/blob/master/scannet/scannet_dataset.py对应修改。

问题二：
数据问题，直接下载readme里面作者预处理过的1.72G的文件。然后放到在这里插入图片描述

Pointnet++分割代码解读
qq_40476957的博客
04-17 2308
最近在看PointCONV，发现它在结构上借鉴并修改了Pointnet++的设计，之前偏懒没有仔细去看Pointnet++，现在只能回去看。 Pointnet++整体结构： 首先先看encoder部分，其中包含了两个SetAbstraction，每个SetAbstraction由三部分组成，包括采样层、分组层和Pointnet层。在图中画出了两个SetAbstraction模块，但是在代码中，具体任务作者使用了3~4个SetAbstraction模块，这是可以理解的，毕竟理论上越多，提取的特征越细致。 采
pointnet分割自己的点云数据_三维深度学习中的目标分类与语义分割
weixin_39661405的博客
11-21 764
原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源在过去的几年中，基于RGB的深度学习已经在目标分类与语义分割方面取得了非常好的效果，也促进了很多技术的发展，深度学习在现实生活中的应用也越来...
pointnet2_semantic:一个Pointnet ++分支，专注于差异数据集的语义分割
05-15
PointNet2用于3D点云的语义分割 马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。 介绍 这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。 该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Sa​​ux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。 相关性和数据 我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。
Pointnet++ _语义分割实践（一）
kongli524的博客
01-18 5305
数据集：Scannet 数据集包含xyz和label信息，并不包含颜色信息。 一共1513个采集场景数据（每个场景中点数不一样），其中，1201个场景用于训练，312个场景用于测试。 这里的每一个场景8192点是一个样本，跟pointnet中单位平方4096点为一样本不同。 （注：github上回答s3dis数据集直接用于pointnet++的效果可能并不好的问题，说可能是s3dis采用的...
3D点云语义分割篇——PointNet++
weixin_42371376的博客
07-12 8671
PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space Charles R. QiLi Yi Hao SuLeonidas J. Guibas Stanford University 上一篇文章介绍了PointNet以及相应的pytorch代码实现，在S3DIS数据集上完成了语义分割任务，这种直接处理无序点云的方式，和传统的基于人...
基于PointNet / PointNet++深度学习模型的激光点云语义分割
不要仅为成功而努力，要为做一个有价值的人而努力
06-14 3235
本文记录了PointNet/PointNet++点云语义分割深度学习模型应用于电力档段场景的学习实践过程，同时提交了改进后项目代码文件（项目代码逐行注释解析）
TransUnet-transformer 用于语义分割-二分类
03-25
语义分割是计算机视觉领域中的一个关键任务，其目标是为图像中的每个像素分配一个类别标签，例如在医学影像分析中识别肿瘤、在自动驾驶中理解路况等。在本项目中，我们关注的是如何利用Transformer这一现代深度学习...
二级程序调试题（填空27+改错7）.docx
04-30
编写一个程序，该程序能够接收两个整数 `m` 和 `n` 作为输入，并输出这两个数的最大公约数。假设输入的两个数都是正整数。 **代码分析**： ```c #include int main(){ int m, n, k; scanf("%d%d", &m, &n); k =...
C语言程序改错题库
04-18
一、程序改错 共138题 （共计1380分） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 第1题 （10.0分） /*------------------------------------------------------ 功能：根据整型形参m，计算如下公式的值： y=1＋...
Java期末考试习题库(选择题+填空题+改错题学生).pdf
10-01
但不能使用星号 *point;。 6. 方法类型 Java 中的方法可以分为静态方法、实例方法和抽象方法。final void aFinalFunction(); 是一个最终方法，该方法不能被子类继承和重写。 7. main 方法 main 方法是 Java ...
C++试题 选择+代码+改错
07-23
流程控制语句如if...else、switch...case、for、while等，是编写程序逻辑的关键。 其次，C++的函数使用也是考试的重点。函数是组织代码的基本单元，可以实现特定功能并重复使用。了解函数的定义、参数传递、返回值...
shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip
10-03
点云分割数据集，在学习论文《Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis》时用到的数据集。
Pointnet++_语义分割实践（四）_基于python3的实现
kongli524的博客
05-10 1582
前言：最近在做一个项目，需要将pointnet++基于python3实现，尝试并成功，顺便记录下： pointnet++的python2版本改为python3版本，需要修改以下几个方面： tab和空格 Python中，tab和空格不能混合使用，后来python3中只允许用空格； 打印 Python3的print后面需要加括号； 整除 问题：TypeError: 'float'...
PointNet点云语义分割
新缸中之脑
08-02 1177
在本教程中，我们将学习如何在斯坦福 3D 室内场景数据集 (S3DIS) 上训练 Point Net 进行语义分割。S3DIS 是一个 3D 数据集，包含来自多栋建筑的室内空间点云，占地面积超过 6000 平方米 [1]。Point Net 是一种新颖的架构，它使用整个点云，能够执行分类和分割任务 [2]。如果你一直在关注 Point Net 系列，那么你已经知道它的工作原理和编码方法。在上一个教程中，我们学习了如何在 Shapenet 数据集的迷你版本上训练 Point Net 进行分类。
语义分割训练自己数据集报错：IndexError: Target 1 is out of bounds.
sazass的博客
10-11 1045
IndexError: Target 1 is out of bounds.
pointnet分割自己的点云数据_三维点云分类与分割-PointNet++
weixin_39682511的博客
12-23 1160
一, PointNet存在的问题和作者的改进pointnet只是简单的将所有点连接起来，只考虑了全局特征，但丢失了每个点的局部信息，如下图（以点云分割为例）：改进方法:1)利用空间距离（metric space distances），使用PointNet对点集局部区域进行特征迭代提取，使其能够学到局部尺度越来越大的特征。2)由于点集分布很多时候是不均匀的，如果默认是均匀的，会使得网络性能变差，所以...
pointnet分割自己的点云数据_3D点云数据分析：pointNet++论文分析及阅读笔记
weixin_39977136的博客
01-28 982
PointNet的缺点：PointNet不捕获由度量空间点引起的局部结构，限制了它识别细粒度图案和泛化到复杂场景的能力。利用度量空间距离，我们的网络能够通过增加上下文尺度来学习局部特征。点集通常采用不同的密度进行采样，这导致在统一密度下训练的网络的性能大大降低。新的集合学习层来自适应地结合多个尺度的特征。一，介绍：PointNet++：分层方式处理在度量空间中采样的一组点。通过基础空间的距离度量...
pytorch自定义数据集语义分割报错备忘RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (3D tensors)
qq_39100828的博客
11-20 1525
报错原文：RuntimeError: 1only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of size: : [4, 480, 480, 3]- 增广的mask保存没有用无损保存，会产生误差，保存png应使用[int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION），0]- 保存的默认三通道但是参与运算的只能是单通道label（正在修改，之后补充）
PointNet的点云分割实验
u014509577的博客
07-22 7223
PointNet属于直接对点云数据进行语义分割的开山之作，优点就不一一细说了，直接上代码来说明跑代码的过程以及过程中遇到的问题。笔者不才，欢迎斧正！实验的代码可以在这里下载：https://github.com/charlesq34/pointnet 1、实验数据的下载和预处理 方法一：直接获取（忘记下载的数据有神马了。。。。比较清楚记得自己用代码处理的部分） Donwl...
复现pointnet++代码改错
最新发布
01-12
### PointNet++ 代码调试与常见错误修正 #### 使用静态分析工具进行初步排查 为了有效修复 PointNet++ 中的错误，建议先引入静态分析工具。这类工具能够在代码运行之前检测出潜在的问题，比如未初始化的变量、内存...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值