PointNet学习+训练自己的模型并实际使用测试成功

 

PointNET 点云深度学习

https://github.com/charlesq34/pointnet

  • 环境

conda create --name pointnet python=3.6 
activate pointnet 
conda install tensorflow-gpu=1.12 
conda install matplotlib 
conda install plyfile 
conda install pillow

conda create --name pointnet2 python=2.7 (windows不支持tensorflow-gpu=1.2) 
activate pointnet2 
conda install tensorflow-gpu=1.2(没有)
  • 数据

  • modelnet40

点云数据 http://modelnet.cs.princeton.edu/

hdf5数据 https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_ply_hdf5_2048.zip

  • 局部数据ShapeNetPart

点云数据 http://web.stanford.edu/~ericyi/project_page/part_annotation/index.html

https://shapenet.cs.stanford.edu/ericyi/shapenetcore_partanno_v0.zip

hdf5数据 https://shapenet.cs.stanford.edu/media/shapenet_part_seg_hdf5_data.zip

  • 室内3D语义分割

hdf5数据

<think>我们正在讨论在PyTorch3D中使用PointNet++训练分类模型的方法。根据引用内容,我们知道PyTorch3D提供了PointNet++的实现,且可以用于点云分类任务。下面我将详细说明训练步骤。 ### 1. 数据准备 首先需要将点云数据转换为PyTorch3D兼容的格式。PyTorch3D使用`Pointclouds`类来处理点云数据,它支持批处理(通过`points_padded`)和不同点数的点云(通过`num_points_per_cloud`)。 ```python from pytorch3d.structures import Pointclouds import torch # 假设我们有一批点云,每个点云有N个点,每个点有3个坐标(x,y,z) # 注意:每个点云的点数可以不同,但为了批处理,我们需要填充到相同长度(记录实际点数) points_list = [ torch.randn(100, 3), # 第一个点云,100个点 torch.randn(150, 3), # 第二个点云,150个点 ] num_points = torch.tensor([100, 150]) # 每个点云的实际点数 # 创建Pointclouds对象 pointclouds = Pointclouds(points=points_list) ``` ### 2. 模型初始化 使用`pytorch3d.models.PointNet++`来创建模型。根据引用[2],我们可以设置输入维度、类别数和架构类型(如单尺度分组"ssg")。 ```python from pytorch3d.models import PointNetPlusPlus # 初始化PointNet++模型 # 注意:PyTorch3D中可能有两种导入方式,PointNet++在源码中为PointNetPlusPlus model = PointNetPlusPlus( input_dim=3, # 每个点的输入维度,通常是3 (x,y,z) num_classes=10, # 分类的类别数 architecture="ssg", # 单尺度分组(Single Scale Grouping) # 其他可选参数:例如特征维度、隐藏层维度等 ) ``` ### 3. 训练循环 训练循环包括前向传播、损失计算、反向传播和优化器更新。 ```python import torch.optim as optim # 定义优化器 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 假设我们有一个数据加载器,生成批量的Pointclouds对象和标签 # 这里用伪代码表示数据加载器 # data_loader = ... for epoch in range(num_epochs): for batch in data_loader: pointclouds, labels = batch # pointclouds是Pointclouds对象,labels是标签张量 # 清零梯度 optimizer.zero_grad() # 前向传播 # 注意:PointNetPlusPlus模型返回两个值:分类得分和每个点的特征(这里我们只关心分类) logits, _ = model(pointclouds) # 计算分类损失(交叉熵损失) loss = torch.nn.functional.cross_entropy(logits, labels) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}") ``` ### 4. 模型评估 在测试集上评估模型: ```python model.eval() total_correct = 0 total_samples = 0 with torch.no_grad(): for batch in test_loader: pointclouds, labels = batch logits, _ = model(pointclouds) preds = logits.argmax(dim=1) total_correct += (preds == labels).sum().item() total_samples += labels.size(0) accuracy = total_correct / total_samples print(f"Test Accuracy: {accuracy:.4f}") ``` ### 5. 关键注意事项 - **数据增强**:为了提升模型鲁棒性,可以在训练时对点云进行随机旋转、平移、缩放或添加噪声。PyTorch3D提供了变换工具,例如`Rotate`、`Translate`等。 - **学习率调度器**:可以使用`torch.optim.lr_scheduler`来调整学习率,例如`StepLR`。 - **多尺度分组(MSG)**:除了单尺度分组("ssg"),还可以尝试多尺度分组("msg"),它能够捕获不同尺度的局部信息。 ### 6. 预训练模型 PyTorch3D不直接提供预训练PointNet++模型,但我们可以参考官方示例进行训练模型结构设计合理,通常在小规模数据集(如ModelNet40)上训练几十个epoch即可得到不错的结果。 ### 引用说明 以上代码和步骤参考了PyTorch3D的文档和示例[^1][^2]。 --- §§相关问题§§ 1. 如何为PointNet++设计有效的数据增强策略? 2. PyTorch3D中PointNet++的多尺度分组(MSG)如何配置? 3. 如何解决PointNet++训练过程中的过拟合问题? 4. 在PyTorch3D中如何可视化PointNet++学习的特征? </think> ## 🧠 在PyTorch3D中使用PointNet++训练分类模型的完整指南 ### 1️⃣ 数据准备与预处理 ```python from pytorch3d.structures import Pointclouds import torch # 创建模拟点云数据(实际应替换为真实数据集) points_list = [torch.randn(100, 3) for _ in range(32)] # 32个点云,每个100个点 num_points = torch.tensor([pc.shape[0] for pc in points_list]) pointclouds = Pointclouds(points=points_list) # 数据标准化 points_padded = pointclouds.points_padded() # 填充为张量 mean = points_padded.mean(dim=1, keepdim=True) std = points_padded.std(dim=1, keepdim=True) normalized_points = (points_padded - mean) / (std + 1e-8) ``` ### 2️⃣ 模型初始化与配置 ```python from pytorch3d.models import PointNetPlusPlus # 实际类名 model = PointNetPlusPlus( input_dim=3, # 点云坐标维度(x,y,z) num_classes=10, # 分类类别数 architecture="ssg", # 单尺度分组结构 feature_dim=128, # 特征维度 hidden_dim=64, # 隐藏层维度 use_xyz=True, # 保留原始坐标信息 normalize_xyz=True # 自动标准化输入坐标 ) # 查看模型结构 print(model) ``` ### 3️⃣ 训练流程核心代码 ```python import torch.optim as optim from torch.nn import CrossEntropyLoss # 初始化优化器和损失函数 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-4) criterion = CrossEntropyLoss() # 训练循环 for epoch in range(50): model.train() optimizer.zero_grad() # 前向传播 logits, _ = model(pointclouds) # 返回分类logits和中间特征 # 计算损失(假设labels为形状[32]的类别标签) loss = criterion(logits, labels) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() # 每5个epoch验证一次 if epoch % 5 == 0: model.eval() with torch.no_grad(): val_logits, _ = model(val_pointclouds) preds = val_logits.argmax(dim=1) acc = (preds == val_labels).float().mean() print(f"Epoch {epoch}: Loss={loss.item():.4f}, Val Acc={acc:.4f}") ``` ### 4️⃣ 关键训练技巧 1. **数据增强**(提升模型鲁棒性): ```python from pytorch3d.transforms import Rotate, Translate # 随机旋转 rotation = Rotate(euler_angles=torch.rand(3) * 360, degrees=True) rotated_points = rotation.transform_points(points_padded) # 随机平移 translation = Translate(translation=torch.randn(1, 3) * 0.1) translated_points = translation.transform_points(points_padded) ``` 2. **学习率调度**(加速收敛): ```python scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=20, gamma=0.5) # 每个epoch结束后调用 scheduler.step() ``` 3. **多尺度分组(MSG)**(增强特征提取): ```python model = PointNetPlusPlus( architecture="msg", # 多尺度分组 scales=[0.1, 0.2, 0.4], # 不同尺度的邻域半径 ... ) ``` ### 5️⃣ 模型评估与预测 ```python def evaluate(model, dataloader): model.eval() total_correct = 0 total_samples = 0 for pointclouds, labels in dataloader: with torch.no_grad(): logits, _ = model(pointclouds) preds = logits.argdim=1 total_correct += (preds == labels).sum().item() total_samples += labels.shape[0] return total_correct / total_samples # 单样本预测 test_pc = Pointclouds(points=[torch.randn(150, 3)]) logits, features = model(test_pc) pred_class = torch.argmax(logits, dim=1) print(f"Predicted class: {pred_class.item()}") ``` ### 6️⃣ 性能优化建议 1. **批处理优化**:使用`Pointclouds`结构自动处理不同点数的点云 2. **混合精度训练**: ```python from torch.cuda.amp import autocast with autocast(): logits, _ = model(pointclouds) ``` 3. **特征可视化**(调试训练过程): ```python from pytorch3d.vis.plotly_vis import plot_scene # 可视化点云和特征点 fig = plot_scene({ "PointCloud": { "points": pointclouds, "features": features[0] # 取第一个样本的特征 } }) fig.show() ``` > **关键洞察**:PointNet++通过层级特征学习和对称函数解决了点云无序性问题,在ModelNet40数据集上通常能达到92%+的准确率[^1][^2]。 ---
评论 36
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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

打赏作者

大臉喵愛吃魚

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
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