BAAF-Net源码阅读

最新推荐文章于 2024-09-14 08:48:52 发布
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分类专栏： 点云 深度学习 文章标签： 点云语义分割 源码阅读 BAAF-Net
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014311125/article/details/121979997
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本文详细介绍了BAAF-Net的网络结构，主要包括编码(encoder)的gather_neighbour()、bilateral_context_block()和random_sample()组件，以及解码(decoder)的nearest_interpolation()和自适应融合模块。BAAF-Net基于RandLANet构建，其数据处理部分针对Semantic3D数据集进行了修改。

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BAAF-Net代码是基于RandLANet编写的，所以两个工程的基本结构是一致的，在dataet中的数据处理部分有些差别，这部分的修改在BAAF-Net训练Semantic3D数据集中可以看到，这里我们只介绍一下BAAF-Net的网络结构。
这里主要介绍的是inference()的流程，推理部分主要分为编码(encoder)和解码(decoder)两个部分，其中encoder涉及gather_neighbour、bilateral_context_block、random_sample组件，decoder涉及
nearest_interpolation组件，我们将encoder和decoder两个部分分开来介绍。

一、encoder

1.1、gath

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点云语义分割:BAAF-Net解读
zhaoguanhua的博客
10-29 2880
论文地址: 一、前言 主要分析RandLA-Net的不足 二、Bilateral Context Module 2.1、Bilateral Context block 2.1.1、Bilateral Augmentation 2.1.2、Mixed Local Aggregation 三、Adaptive Fusion Module
BAAF-Net模型在S3DIS数据集上进行训练与点云
bug_api163的博客
09-24 166
本文介绍了BAAF-Net模型在S3DIS数据集上的训练与点云处理，展示了在点云分割任务中的应用潜力。在该领域中，BAAF-Net模型作为一种具有高效性能的网络结构，在S3DIS数据集上的训练中取得了显著的成果。点云是由大量的三维点组成的数据形式，在多个领域中都有广泛的应用，比如室内建模、自动驾驶和虚拟现实等。以上是BAAF-Net模型在S3DIS数据集上的应用示例代码，通过加载数据集、定义模型结构、实现前向传播逻辑以及进行训练和测试等步骤，可以对BAAF-Net模型的性能进行评估和验证。
BAAF-Net：双边增强与自适应融合的点云语义分割
gitblog_00759的博客
09-14 862
BAAF-Net：双边增强与自适应融合的点云语义分割 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/BAAF-Net 项目介绍 BAAF-Net（Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion Network）是一个在CVPR 2021上发表的点云语义分割项目。该项目通过双边增强和自适应融合技术，显著提升了真实点云场景的语义分割...
BAAF-Net使用指南
gitblog_00724的博客
09-14 513
BAAF-Net使用指南 BAAF-Net Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion (CVPR 2021) ...
BAAF-Net源码解析及点云应用
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07-31 318
未来，随着深度学习技术的不断发展，BAAF-Net有望进一步提升点云数据处理的效果，为计算机视觉领域的研究和应用带来更多的突破。BAAF-Net作为一种用于点云数据处理的神经网络模型，在点云分类、分割、检测等任务中具有很大的潜力。通过在BAAF-Net中引入适当的分割模块，可以使模型自动学习到点云数据的结构信息，并对点云数据进行准确的分割。例如，在点云分类任务中，BAAF-Net可以利用其特征提取网络对点云数据进行处理，提取出有用的特征表示，然后通过分类网络对点云进行分类。
BAAF-Net源码解读：一种基于注意力机制的图像分类网络
HnrzLinux的博客
09-26 195
在计算机视觉领域，图像分类是一项重要的任务，它涉及将输入的图像分为不同的类别。注意力权重被应用于特征图上，通过将特征图与注意力权重进行元素级别相乘，从而增强感兴趣的特征。注意力权重被应用于特征图上，通过将特征图与注意力权重进行元素级别相乘，从而增强感兴趣的特征。在前向传播方法中，我们通过ReLU激活函数对卷积层的输出进行非线性变换，然后使用最大池化操作对特征进行下采样，以减少特征的空间维度。在类的初始化方法中，我们定义了网络的各个层次，包括卷积层、全连接层和注意力模块。），它们分别用于提取图像的特征。
BAAF-Net深度模型的源码解析
PlHtml的博客
09-21 288
从model.py中可以看到模型的层次结构和参数设置，utils.py提供了数据处理相关的辅助函数，而train.py和test.py则分别用于模型的训练和测试。这些代码片段共同组成了一个完整的深度学习模型。本文将对一种名为BAAF-Net的深度模型进行源码解析，通过分析其代码结构和实现细节，加深我们对这一模型的理解。上述代码片段中，我们可以看到通过nn.Conv2d定义的卷积层和nn.MaxPool2d定义的池化层，它们的参数包括输入通道数、输出通道数（即卷积核个数）、卷积核大小、步长和填充等。
点云语义分割大合集-持续更新中
zhaoguanhua的博客
10-26 3762
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
BestBooks:BestBooks会计应用程序框架（BAAF）-开源
05-28
BestBooks是一种完全用Java编写的会计应用程序框架（BAAF），它使软件开发人员可以基于传统的会计术语开发全面的会计系统。 BestBooks是可扩展的，并实现了一个开放式数据库。
BAAF-Net训练Semantic3D数据集
zhaoguanhua的博客
11-01 2451
BAAF-Net训练Semantic3D数据集二、训练和测试代码修改三、训练四、测试 BAAF-Net的作者在github上只放出了S3DIS数据集的训练和测试代码，而且我也问了作者近期并没有放出关于Semantic3D数据集的训练和测试代码的计划，但是作者说他是基于RandLA-Net的代码做的，可以参考RandLA-Net训练Semantic3D数据集的代码进行修改，刚好我们已经对Randla-Net的代码非常熟悉了。在这篇文章里我们就尝试使用BAAF-Net训练Semantic3D数据集。 # 一、
KPConv-PyTorch:在PyTorch中实现内核点卷积
05-07
由Hugues THOMAS创建 介绍 该存储库包含PyTorch中的内核点卷积（KPConv）的。 Tensorflow也提供 （原始但较旧的实现）。 提供了另一种实现方式 KPConv是我们的ICCV2019论文（ ）中介绍的点卷积算子。 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article{thomas2019KPConv, Author = {Thomas, Hugues and Qi, Charles R. and Deschaud, Jean-Emmanuel and Marcotegui, Beatriz and Goulette, Fran{\c{c}}ois and Guibas, Leonidas J.}, Title = {KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point
基于Semantic3D数据集的BAAF-Net训练
syntax_api860的博客
09-22 315
训练集用于模型参数的更新，而验证集用于模型性能的评估和调优。模型训练的目标是最小化预测语义标签与真实标签之间的差异，通常使用交叉熵损失函数进行优化。编码器用于提取点云数据的特征表示，而解码器则将提取到的特征映射到语义分割标签空间。该数据集包含大规模的点云数据，涵盖了不同环境下的各种场景，如城市街景、建筑物、道路等。BAAF-Net是一种基于深度学习的语义分割网络，用于对三维点云数据进行语义分割任务。本文将介绍如何使用BAAF-Net模型来训练Semantic3D数据集，并提供相应的源代码。
BAAF-Net训练S3DIS数据集
zhaoguanhua的博客
10-25 1450
一、数据集预处理 S3DIS数据集下载和清洗参考文章在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练S3DIS数据集。 二、BAAF-Net 2.1、编译 sh compile_op.sh 2.2、训练 2.3、交叉验证
BAAF-Net点云训练Semantic3D数据集
GfEmacs_Lisp的博客
09-21 313
本文介绍了如何使用BAAF-Net模型训练Semantic3D数据集中的点云。我们首先对数据集进行了预处理，然后构建了BAAF-Net模型，并使用训练集对模型进行训练。最后，我们使用测试集对训练好的模型进行了评估。通过本文的介绍，希望能够帮助读者更好地理解和应用BAAF-Net模型进行点云分割任务。
BAAF-Net 开源项目使用教程
gitblog_00644的博客
09-14 654
BAAF-Net 开源项目使用教程 BAAF-Net Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion (CVPR 2021) ...
点云语义分割：解析BAAF-Net
CodeWOW的博客
09-23 363
它通过自适应地学习点云数据的特征权重，实现对不同尺度和分辨率的点云数据的有效融合。通过融合边界框信息和自适应特征融合机制，BAAF-Net能够准确地将点云数据中的每个点分配到正确的语义类别中。BAAF-Net是一种用于点云语义分割的神经网络模型，其主要目标是准确地将点云数据中的每个点分配到正确的语义类别中。该网络结构基于深度学习技术，通过融合边界框信息和自适应特征融合模块，实现对点云数据的有效处理。在使用BAAF-Net进行点云语义分割时，需要将点云数据和对应的边界框信息作为输入。
BA-NET论文总结
weixin_44682965的博客
01-04 862
摘要 输入图像–>基本深度图(end to end) 深度图+BA优化–>基础深度图线性叠加 1.介绍 几乎所有的SfM算法用BA优化场景结构和摄像机运动：LM最小化几何误差或光度误差 深度学习技术解决SfM 学习前馈多层感知器（MLP）预测LM算法中的阻尼因子 BA层最小化CNN特征图之间的距离，输入CNN特征图，优化场景结构和摄像机运动 标准的编码器-解码器（可以联合训练整个网络）：任意输入图像生成一组基础深度图，并将结果深度图表示为这些基础深度图的线性组合 编码器-解码器系数在BA层中与相
源码阅读:KPConv之Dataset类
zhaoguanhua的博客
11-09 1554
代码地址:KPConv 我们这里以tensorflow版本的KPConv训练Semantic3D数据集为例，逐步记录网络的训练过程。 一、config 二、dataset 三、model 四、train
Error response from daemon: Container 2baaf781c5ae00c1c388448d5a6402aa591a60f780897226318b28aadbd600bd is not running
最新发布
04-03
### 解决方案分析 当遇到 `Error response from daemon: Container xxx is not running` 错误时，通常表明容器未能成功启动或已停止运行。以下是可能的原因及其解决方案： #### 1. 容器内部服务失败 如果容器内的应用程序（如 MySQL 或 Redis）因配置错误或其他问题而崩溃，则可能导致容器退出并显示此错误。 - **验证日志** 使用以下命令查看容器的日志以定位具体问题： ```bash docker logs <container_id> ``` 这里 `<container_id>` 是具体的容器 ID，例如 `2baaf781c5ae00c1c388448d5a6402aa591a60f780897226318b28aadbd600bd`[^1]。 - **常见原因** - 数据库初始化脚本存在问题。 - 配置文件路径不正确。 - 环境变量设置不当。 #### 2. Docker Daemon 未正常工作 有时该错误可能是由于 Docker 守护进程本身未运行引起的。 - **检查守护进程状态** 在 Linux 上可以使用以下命令确认 Docker 是否正在运行： ```bash systemctl status docker ``` - **重启 Docker 服务** 如果发现 Docker 不在运行中，可以通过以下方式尝试恢复： ```bash sudo service docker restart ``` 对于某些特定环境下的问题，还需要执行额外操作，比如切换到 `iptables` 模式[^5]: ```bash update-alternatives --set iptables /usr/sbin/iptables-legacy update-alternatives --set ip6tables /usr/sbin/ip6tables-legacy ``` #### 3. 资源不足导致容器终止 资源限制也可能使容器无法保持活动状态。 - **内存分配不足** 查看宿主机是否有足够的可用内存供容器使用。对于低配机器来说，增加交换空间可能会有所帮助： ```bash fallocate -l 2G /swapfile && chmod 600 /swapfile && mkswap /swapfile && swapon /swapfile echo '/swapfile none swap sw 0 0' | tee -a /etc/fstab free -m ``` - **CPU 时间片耗尽** 若 CPU 设置了硬性约束，需调整相关参数来允许更多计算时间给目标容器。 #### 4. 启动依赖缺失 部分应用需要外部存储卷或者其他前置条件才能顺利加载。 - **挂载数据目录** 当重新创建新实例前，请确保旧的数据被妥善保留下来以免丢失重要资料；同时也要注意权限授予情况是否恰当[^3]: ```yaml version: '3' services: db: image: mysql:latest volumes: - ./data:/var/lib/mysql environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD: examplepassword ``` --- ### 总结建议 综合以上几点考虑因素之后再采取行动往往能够有效解决问题。先通过阅读对应记录找出根本缘由所在之处最为关键。 ```python import subprocess def check_container_status(container_id): try: output = subprocess.check_output(['docker', 'inspect', '-f', '{{.State.Running}}', container_id]) return output.decode('utf-8').strip() == 'true' except Exception as e: print(f"An error occurred while checking the container status: {str(e)}") return False if __name__ == "__main__": cid = "2baaf781c5ae00c1c388448d5a6402aa591a60f780897226318b28aadbd600bd" if not check_container_status(cid): print("Container is NOT running.") ```
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