点云语义分割：RandLANet模型推理C++部署(2)

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分类专栏： 点云 文章标签： C++ 点云 RandLANet
于 2021-12-03 10:12:03 首次发布
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本文介绍了如何在C++中进行点云数据的预处理，包括去噪、降采样，以及数据增强和网络输入的准备，详细探讨了3D点云的变换操作，并说明了模型推理和结果保存的步骤。

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点云语义分割：RandLANet模型推理C++部署（1）介绍了C++部署RandLANet模型的前期准备工作，主要是输入数据接口转换，ckpt模型转pb模型，这篇文章记录一下后续如何使用已经保存好的pb模型进行推理。

一、数据读取及预处理

1.1、去噪、降采样

去噪

void RemoveOutlier(pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloud
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RandlaNet 从环境配置到C++推理部署
点云算法工程师
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Randlanet 环境配置到 c++ 推理部署
点云语义分割：RandLANet模型推理部署
zhaoguanhua的博客
09-13 3524
当模型训练稳定之后，就开始对模型进行部署了。 dataset修改 test修改 结果
基于点云分割网络RandLA-Net的端到端部署
weixin_39849397的博客
01-22 452
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点云语义分割：RandLANet模型推理C++部署（1）
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09-17 3209
一、dataset接口转placeholder接口 二、ckpt模型转pb模型 三、C++部署
点云语义分割：使用C++部署RandLANet模型推理
QfcaLinux的博客
09-18 619
我们可以使用PCL库来加载点云数据，并通过一些预处理步骤将其转换为模型的输入。点云语义分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它旨在将点云数据中的每个点分配给特定的语义类别。RandLANet是一种先进的点云语义分割模型，其高效地处理点云数据并取得了很好的性能。我们将使用PCL（点云库）来处理点云数据，并使用TensorFlow C++ API来加载和推理RandLANet模型。通过加载模型、准备输入数据、进行推理并处理结果，我们可以将RandLANet应用于实际场景中的点云数据，并获得语义分割的结果。
点云语义分割：基于RandLANet模型的推理部署
CwzCode的博客
09-29 249
点云语义分割是点云数据处理中的一个关键任务，旨在将每个点分类到其对应的语义类别中。只需提供点云数据集和预训练好的模型权重，即可获取每个点的语义类别，并可视化结果。总结起来，本文介绍了基于RandLANet模型的点云语义分割推理部署方法，并提供了相应的源代码。通过这种方法，我们可以高效地对大规模点云数据进行语义分割，为点云处理任务的实际应用提供技术支持。加载并预处理点云数据后，我们可以使用RandLANet模型进行点云语义分割的推理。加载模型后，我们可以对输入的点云数据进行推理，获取每个点的语义类别。
基于RandLANet的点云语义分割模型的C++推理部署
FxRuby的博客
09-27 229
它采用了局部感知和全局上下文信息相结合的策略，利用点云的局部特征和全局特征进行语义分割。RandLANet通过特征学习和局部空间变换模块来捕获点云的局部特征，然后使用RandLA-Net模块来聚合全局特征，并生成语义标签。本文介绍了如何使用C++进行RandLANet模型的推理部署，并提供了相应的源代码。通过C++推理部署，我们可以在不同的平台上高效地运行点云语义分割模型，并实现实时的点云处理和分割任务。本文将介绍如何使用C++进行RandLANet模型的推理部署，并提供相应的源代码。
在NVIDIA JETSON TX2板子上部署RandLA net进行推理
Tyrol29的博客
02-28 384
N: 鉴于仓库 ‘https://repo.download.nvidia.com/jetson/common r32.5 InRelease’ 不支持 ‘amd64’ 体系结构，跳过配置文件 ‘main/binary-amd64/Packages’ 的获取。昨天尝试了在板子上编译tensorflow C++动态库，但是由于网络问题最后一步始终失败，并且原本使用的tensorflow 版本为2.6.0，官方说要求cuda版本11.0以上，最后能否运行还是未知数。遂将安装的环境删了，重新运行。
点云语义分割：RandLANet模型的推理部署
EvktJava的博客
09-29 433
RandLANet（Random Sampled PointNet）模型是一种用于点云语义分割的先进模型，具有良好的性能和高效的计算速度。通过以上步骤，你可以成功地对RandLANet模型进行推理部署，并获得点云的语义分割结果。在进行推理之前，需要对输入的点云数据进行预处理。通过以上步骤，你可以成功地对RandLANet模型进行推理部署，并获得点云的语义分割结果。对于预处理后的点云数据，可以使用加载的模型进行推理，并获取语义分割结果。对于预处理后的点云数据，可以使用加载的模型进行推理，并获取语义分割结果。
深度学习-ubuntu18.04+RTX3080下安装RandLA-NET踩坑全纪录
weixin_40826634的博客
10-24 2554
根据网上教程，用conda创建Tensorflow虚拟环境，然后在里面安装了Tensorflow，结果发现在后来创建的randlanet虚拟环境中无法使用，才明白不同虚拟环境之间环境不能互相使用，但是cuda和cudnn是在本地安装的，后来成功的测试表明，虚拟环境可以使用本地的环境。所以Tensorflow安装在本地或者randlanet虚拟环境都可以，弄明白虚拟环境后，本人将Tensorflow安装在了randlanet虚拟环境虚拟环境，当然需要第６步执行完才能安装，安装命令如下。最后测试是否安装成功。
RandLA-Net-tensorflow2：RandLA-Net的Tensorflow2实现
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ubuntu20.04配置并复现RandLA-Net网络（非ROS）版本
weixin_63293091的博客
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ubuntu20.04配置RandLA-Net点云语义分割网络（ROS版本）
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RandLA-Net windows Pytorch实现
weixin_43518059的博客
08-16 5022
最近准备学习有关点云的深度学习模型，想先在自己笔记本电脑（windows11系统）上先简单复现下相关模型和解读代码，由于网上也有很多关于windows系统下的模型复现的博客，所以我就在windows系统下展开了学习。目前已跑通PointNet和RandLA-Net，但在复现过程中遇到很多问题，可能和windows系统本身有关系，所以建议还是提前安装Linux系统，不然在处理问题时可能会耗费很多时间。
tf1.x版RandLA-Net源码解读(3):网络结构-更新中
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【论文速读】RandLA-Net大规模点云的高效语义分割
点云PCL
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点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds...
点云语义分割大合集-持续更新中
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一、PointNet 1.1、论文解读 1.2、公开数据集测试 1.3、源码解读 二、PointNet++ 2.1、论文解读 2.2、公开数据集测试 2.3、源码解读 三、KPConv 3.1、论文解读 点云语义分割:KPConv解读-更新中 3.2、公开数据集测试 S3DIS测试:点云语义分割:KPConv训练S3DIS数据集 Semantic3D测试:在tensorflow2.0环境下使用KPConv训练Semantic3D数据集 3.3、源码解读 源码阅读:KPConv之Dataset类 源码阅读:K
点云语义分割有哪些模型
最新发布
02-14
### 点云语义分割模型列表与方法概述 #### RandLANet 模型 RandLANet（Random Sampled PointNet）作为一种先进的点云语义分割模型，因其出色的性能和高效的计算速度而受到关注。该模型特别适合处理大规模点云数据，在保持高精度的同时能够快速完成推理部署[^1]。 ```python import torch from randlanet import RandLANet model = RandLANet(num_classes=13, num_points=40960) input_tensor = torch.randn(8, 40960, 3) # batch_size * points_num * feature_dim output = model(input_tensor) print(output.shape) # Expected output shape: [batch_size, classes_num, points_num] ``` #### 弱监督三维点云语义分割方法分类 对于弱监督下的三维点云语义分割，现有技术可以归纳为三大类别： - **基于二维标签的方法**：这类方案通过将三维空间中的物体映射到二维平面来进行标注，之后再转换回三维坐标系中实现最终的语义划分。 - **基于有限三维标签的方法**：此方式仅需对部分选定的关键位置做精确标记即可指导整个场景的理解过程，有效降低了人工干预程度。 - **基于伪三维标签的方法**：针对那些难以获取全面真实标签的情况，研究人员提出了自动生成近似正确的“虚拟”或“假定”的三维标签策略，以此辅助训练流程，提高泛化能力和鲁棒性[^2]。 #### 利用预训练二维CNN进行点云语义分割 一种创新性的做法是借助已经过充分调优过的二维卷积神经网络架构来间接解决点云上的语义识别难题。具体而言，就是先将目标区域内的离散点集合转化为一系列模拟视角下的二维图像片段，接着运用成熟的图像级分类器对其进行逐像素级别的解析，最后汇总各角度的信息得到完整的立体结构描述[^3]。 #### 特征传播机制详解 考虑到实际应用过程中不可避免会遇到的数据稀疏性和不均匀分布等问题，有效的特征传递显得尤为重要。为此设计了一套专门面向此类特殊输入形式优化后的算法——即所谓的“点特征传播”。它不仅可以通过反距离加权插值的方式重建丢失掉的具体几何形态，而且还能凭借跨层次连接增强局部细节保留效果，进而显著改善整体表现力。与此同时，适当调整基础组件(PointNet单元)内部参数配置也有助于进一步提升效率并加强表达能力[^4]。
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