PointNet sem_seg代码笔记

最新推荐文章于 2024-11-16 11:58:58 发布
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g_class2color = {'ceiling':    [0,255,0],   
                 'floor':    [0,0,255],                   
                 'wall':    [0,255,255],                
                 'beam':        [255,255,0],         
                 'column':      [255,0,255],        
                 'window':      [100,100,255], 
                 'door':        [200,200,100],    

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PointNet系列代码复现详解(3)—PointNet_sem_seg
weixin_45699456的博客
03-16 1307
在pointnet_utils.py中PointNetEncoder里，最后会进行判断，如果使用全局特征，即对整个点云进行处理得到一个全局特征表示。否则不使用全局特征，只对每个点进行处理得到局部特征，并且将这些局部特征聚合起来得到整个点云的特征表示。上面就是PointNet分割的代码，在前向传播函数中，首先是进行了特征提取，与分类代码特征提取不一样的是，和上述张量进行拼接，并返回拼接后的结果、特征变换矩阵和特征变换后的结果。时，我们需要保证变换前后张量的元素总数是相同的，否则会抛出异常。
【文献笔记】PointNet++
m0_55908255的博客
11-14 488
模块进行采样分组和特征提取，并引入MSG和MRG解决点云密度不均衡问题，增强网络的鲁棒性。实验表明，PointNet++在稀疏点云处理和多尺度特征融合方面表现出色。
Pointnet源码阅读学习---sem_seg/
weixin_41389170的博客
04-11 1142
sem_seg负责识别物体，包含batch_inference.py、collect_indoor3d_data.py、eval_iou_accuracy.py、gen_indoor3d_h5.py、indoor3d_util.py、model.py、train.py、README.md、download_data.sh。 结构如图 ...
semseg-master加载数据、训练和计算mIOU
m0_46378271的博客
04-26 638
semseg-master的github链接：semseg 一、数据处理 在制作dataset的时候，label直接读取label = cv2.imread(label_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # GRAY 1 channel ndarray with shape H * W 调试代码发现读取的是file:///media/D_4TB/zhouhongjie/1.few-shot%20segmentation/3.CaNet/CaNet-master/dataset
【点云网络】pointnet_sem_seg.py
py今天刷题了吗
02-13 170
【代码】【点云网络】pointnet_sem_seg.py。
semseg：常用的语义分割架构结构概述以及代码复现
02-04
塞姆塞格 主 语义图像分割，为图像中的每个对象分配语义标签（例如“道路”，“天空”，“人”，“狗”）的任务能够实现很多新应用，例如Pixel 2和Pixel 2 XL智能手机的初步模式中提供的合成浅景深效果和移动实时视频分割。 引用自 本仓库的开发计划见 下面将初步主要的论文整理表格以供后续进一步总结。 网络实现 FCN（VGG和ResNet的骨干网络），已实现，参考 RefineNet，已实现，参考 DUC，参考 DRN，已实现 PSPNet，参考 ENet，已实现 ErfNet，已实现 EDANet，已实现 LinkNet，已实现，参考 FC-DenseNet，已实现，参考 L
【论文阅读】PointNet++论文解读以及代码分析（超全）
毛毛的博客
01-19 5728
系列文章目录 第一章 PointNet论文解读以及代码分析 第二章 PointNet++论文解读以及代码分析 文章目录系列文章目录前言1. PointNet的不足与PointNet++的解决方法1.1 PointNet存在的问题1.2 PointNet++采用的解决方法2. PointNet++网络结构详解2.1 改进特征提取方法2.2 对于非均匀点云的处理方法3. PointNet++代码分析总结 前言 上一篇文章主要介绍了点云处理的经典之作PointNet的整体思想和框架，本篇文章将介绍其团队基于
【文献笔记】PointNet
m0_55908255的博客
11-16 1055
PointNet是第一篇使用深度学习处理点云数据的工作，专门处理3D点云数据，用于分类和分割任务。它通过使用对称函数（最大池化）捕捉无序点集的全局信息，并通过变换网络T-Net实现旋转不变性。网络结构包括变换网络、特征提取网络和全连接层，能够在不依赖预处理特征的情况下，直接对点云进行端到端的处理。
pointnet实现
Passersby__的博客
02-23 2421
前些日子使用极客云服务器对PointNet点云网络的代码实现。之所以租用极客云的服务器，是因为尝试在kaggle上运行，但是上传的数据集为只读，对于代码的修改和数据集的下载比较限制。因此选择国内的服务器来实现PointNet网络。
PyTorch语义分割开源库semseg
我爱计算机视觉
06-02 2065
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术今天跟大家介绍一款新出的基于PyTorch的语义分割开源库semseg：https://github.com/hszhao/semseg其开...
开源项目 semseg 使用教程
gitblog_00139的博客
08-09 785
开源项目 semseg 使用教程 项目介绍 semseg 是一个基于 PyTorch 的语义分割开源库，由香港中文大学的博士生 Hengshuang Zhao 开发。该库旨在帮助开发者方便地用于各种语义分割数据集的训练和测试。主要使用 ResNet50、101 和 152 作为主干网络，同时也支持其他分类网络结构。目前已经实现了包括 PSPNet 和 PSANet 在内的网络，并在多个挑战赛中取得...
探索语义分割的新边界：`semseg` 项目深度解析
gitblog_00094的博客
04-12 482
探索语义分割的新边界：semseg 项目深度解析 在计算机视觉领域，语义分割是一种重要的任务，它涉及到将图像的每个像素分类到特定的对象类别中。今天，我们将一起深入探索一个开源项目——，这是一个专注于语义分割研究与实现的框架，旨在为开发者提供一个高效、灵活且易于使用的工具。 项目简介 semseg 是由 Guanfuchen 创建并维护的项目，其目标是简化和加速语义分割模型的开发流程。通过该库，开发...
【亲测免费】 探秘HSZhao/semseg：一款强大的语义分割工具
gitblog_00032的博客
03-26 378
探秘HSZhao/semseg：一款强大的语义分割工具 项目简介 在计算机视觉领域， 是一个值得关注的开源项目。它主要专注于语义分割任务，这是一个将图像中的每个像素分类到不同对象或背景类别的过程。通过利用深度学习技术，该项目提供了一组高效且灵活的模型，帮助开发者和研究人员实现更精确的图像分析。 技术分析 1. 基于PyTorch的框架： semseg 构建在流行的深度学习框架PyTorch之上，为...
pytorch-semseg源码解读test.py
柏舟
06-10 1009
这部分代码很坑，原作者代码里若不更改命令行参数norm，则会进行两次标准化 import os import torch import argparse import numpy as np import scipy.misc as misc from ptsemseg.models import get_model from ptsemseg.loader import get_loader from ptsemseg.utils import convert_state_dict try:
PointNet：基于Python和PyTorch的3D分割的实用指南
Warmer_Sweeter
12-21 2156
准备好探索3D分割的世界吧，我们将通过PointNet进行一次旅程，这是一种理解3D形状的超酷方法。PointNet就像计算机查看3D事物的智能工具，尤其是在空间中漂浮的点群。它与其他方法不同，因为它直接处理这些点，而不需要将它们强制放入网格或图片中。在本文中，我们将使PointNet易于理解。我们将从大的想法开始，实际上编写Python和PyTorch的代码来进行3D分割。但在我们进入有趣的部分...
Pointnet++内Partseg分割网络训练自己的数据集
m0_67690830的博客
07-23 2092
Pointnet++中cls代表分类，对应数据集（ModelNet）；partseg代表零件分割，对应数据集（ShapeNet）；semseg（semantic segmentation）代表场景分割，对应数据集（S3DIS）。任务描述：用于将一个复杂物体分割成其组成部分，例如，对飞机模型，将机翼、机身和尾翼等部分分开标注。目标：识别和区分出每个具体部分，这些部分是整个物体的组成单元。应用场景：用于CAD模型分析，机器人抓取等。
pointnet语义分割_训练并预测自己的数据
热门推荐
taifyang的博客
04-05 1万+
没想到吧。。时隔一年我又回来了。这一年因为一些原因放弃了一些东西，也学到了一些东西。 这几天想用深度学习做一下点云的分割试验，网上搜了一下相关标题的blog有很多，但大部分只是简单的介绍文章内容，干活并不多。经过五天的摸索，在缺乏相关资料和帮助的情况下，本人大致搞清楚了pointnet进行sem_seg的流程。可能步骤存在问题甚至是错的，因为也没有人交流，但从试验结果看来还行。 欢迎阅读我的其他文章： windows下运行pointnet（全） windows下运行pointcnn 训练 首先准备自己的数据
开源框架PointNet 代码详解——/pointnet/sem_seg/train.py
shaozhenghan的博客
07-17 8487
/pointnet/sem_seg/train.py 是PointNet 中用来训练点云语义分割（Semantic Segmentation in Scenes）的文件。当需要训练自己的数据集的时候，可能需要对这个训练文件做一些修改，因此有必要看懂其中的代码。记录下来，也是捋清思路。   parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argume...
Dataset
【学渣的奋斗之路】
05-13 3133
·ShapeNetPart dataset https://shapenet.cs.stanford.edu/ericyi/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0.zip ·ShapeNetPart dataset (XYZ, normal and part labels) https://shapenet.cs.stanford...
pointnet2语义分割pointnet2_sem_seg_msg
最新发布
08-03
以下是一个简化的 `pointnet2_sem_seg_msg` 模块的伪代码示例： ```python class PointNet2SemSegMSG(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(PointNet2SemSegMSG, self).__init__() self.sa1_...
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