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PyTorch版PointNet++代码

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简介：
本项目提供了基于PyTorch框架实现的PointNet++源码，适用于点云数据处理任务，包含分类和语义分割功能。 @article{Pytorch_Pointnet_Pointnet2, Author = {Xu Yan}, Title = {Pointnet/Pointnet++ Pytorch}, Journal = {https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch}, Year = {2019}} 重写后的内容如下： @article{Pytorch_Pointnet_Pointnet2, Author = {Xu Yan}, Title = {Pointnet/Pointnet++ Pytorch}, Journal = {}, Year = {2019}}

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  • PyTorch版PointNet++代码
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    本项目提供了基于PyTorch框架实现的PointNet++源码，适用于点云数据处理任务，包含分类和语义分割功能。 @article{Pytorch_Pointnet_Pointnet2, Author = {Xu Yan}, Title = {Pointnet/Pointnet++ Pytorch}, Journal = {https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch}, Year = {2019}} 重写后的内容如下： @article{Pytorch_Pointnet_Pointnet2, Author = {Xu Yan}, Title = {Pointnet/Pointnet++ Pytorch}, Journal = {}, Year = {2019}}
     
  • PointNet与PointNet++的Pytorch实现
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    本项目提供PointNet和PointNet++在PyTorch框架下的完整实现，适用于点云数据的分类、语义分割等任务。 更新如下： 2021/03/27： （1）发布语义分割的预训练模型，其中PointNet++可以达到53.5%的mIoU。 （2）发布用于分类和部分分割任务的预训练模型。 2021/03/20： 更新了分类代码，包括以下内容： （1）添加了用于ModelNet10数据集训练的代码。使用--num_category 10参数进行设置。 （2）增加了仅在 CPU 上运行的选项。通过使用--use_cpu 参数启用此功能。 （3）加入了离线数据预处理代码以加速训练过程，可以通过使用 --process_data 参数来激活该功能。 （4）添加了用于均匀采样训练的数据增强方法。利用--use_uniform_sample参数实现。 2019/11/26： （1）修复了一些先前版本中存在的错误，并引入了数据增强技巧。现在仅用1024点即可达到92.8%的准确率。 （2）添加了测试代码，包括分类和分割任务以及可视化语义分割结果的功能。 （3）将所有模型整理到./models文件夹中，方便用户使用。
     
  • PointNet-Pytorch模型
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    PointNet-Pytorch模型是一款基于PyTorch框架实现的深度学习点云处理工具，它能够直接从原始点云数据中提取特征，适用于分类、语义分割等多种任务。 PointNet-PyTorch 是 PyTorch 中 PointNet 的实现。分类数据集为 ModelNet10。下载脚本是 sh modelnet_data_download.sh，训练脚本为 python train_cls.py。 相关论文链接：PointNet: https://arxiv.org/pdf/1612.00593.pdf（arxiv） 3D ShapeNets
     
  • PointNet2_PyTorch: PointNet++的PyTorch实现版本
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    简介：PointNet2_PyTorch是PointNet++的PyTorch版实现，适用于点云理解任务，支持多种数据集与模型架构，便于研究和开发。 Pointnet2/Pointnet++ PyTorch 项目状态：未维护。由于时间有限，我没有更新此代码的计划，并且不会响应问题。 该项目是用 PyTorch 编写的 Pointnet2/Pointnet++ 版本，支持多 GPU 使用和 PyTorch 版本 >= 1.0.0 的环境。对于旧版本的 PyTorch 支持，请参考官方发布的模型定义和超参数（在 tensorflow 中）。 注意：Pointnet++ 所使用的自定义操作目前仅在使用 CUDA 的 GPU 上受支持。该项目已通过 Python {3.6, 3.7} 版本进行测试，安装依赖项时请运行 `pip install -r requirements.txt` 命令，并且该 repo 已经用 PyTorch {1.4, 1.5} 进行了测试。它可能适用于比 1.5 更新的版本，但这不能保证。
     
  • PointNet_pytorch_PointNet的PyTorch实现.zip
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    本资源提供了一个用PyTorch框架实现的PointNet代码库，适用于点云数据处理与分类任务。包含模型训练、测试及预处理脚本。 PointNet.pytorch 是 PointNet (https://arxiv.org/abs/1612.00593) 在 PyTorch 中的实现。模型代码位于 pointnet.py 文件中。下载数据并运行 bash 脚本即可使用。
     
  • PointNet2.PyTorch：基于PyTorch的更快PointNet++实现
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    PointNet2.PyTorch是基于PyTorch框架的一个更快速、高效的PointNet++实现版本，适用于点云处理任务。 Pointnet2.PyTorch 是基于 PyTorch 的实现，并通过重新编写 CUDA 操作使其比原始代码更快。 安装要求： - Linux（已在 Ubuntu 14.04 / 16.04 上测试） - Python 3.6+ - PyTorch 1.0 安装方法：运行以下命令来安装此库。 ``` cd pointnet2 python setup.py install cd ../ ``` 示例： 这里提供了一个简单的例子，展示如何在 KITTI Outdoor 前景点云分割任务中使用这个库。有关任务描述和前景标签生成的详细信息，请参考相关论文。 下载训练数据后，文件应按照以下方式组织： Pointnet2.PyTorch ├── pointnet2 ├── tools │ ├── data │ │ ├── KITTI │ │ │ ├── ImageSets
     
  • PyTorch下的PointNet++点云处理详解
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    本篇教程深入解析了使用PyTorch实现PointNet++的方法与技巧，重点介绍了其在点云数据处理中的应用和优势。 三维点云是物理世界的三维数据表达形式，在自动驾驶、AR/VR、FaceID等领域得到广泛应用。PointNet网络模型作为直接对三维点云进行深度学习的开创性作品，而PointNet++则是其改进版本。这两项技术在点云处理领域具有里程碑意义，并启发了后续大量研究工作。 本课程将深入解析PyTorch版的PointNet++，涵盖原理讲解、论文复现以及代码详解等环节： 1. 提供ModelNet40（三维点云物体分类数据集）、ShapeNet（物体部件分割数据集）和S3DIS（场景分割数据集），并介绍如何下载这些数据集及可视化方法。 2. 在Ubuntu系统上展示使用PointNet++进行三维点云的物体分类、部件分割以及场景语义分割训练与测试的具体步骤。 3. 详细解释PointNet++的工作原理，程序代码及其实现细节，并通过PyCharm工具来进行调试和单步跟踪。
     
  • PointNet2/PointNet++的PyTorch实现- Python项目开发
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    本Python项目提供PointNet2（又称PointNet++）的PyTorch实现，适用于点云数据处理和机器学习任务，助力深度学习研究与应用开发。 用PyTorch编写的Pointnet2/Pointnet++的实现支持多GPU，并通过nn.DataParallel进行扩展。该版本适用于PyTorch 1.0及以上版本。对于较旧版本，可以参考v1.0分支中的代码。正式的模型定义和超参数可以在charlesq34/pointnet2仓库中找到（以tensorflow格式）。使用CUDA的GPU当前仅支持Pointnet++使用的自定义操作。 安装环境：已通过Python 3.6 和 Python 3.7 测试过此仓库。
     
  • PyTorch版NeRF代码
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    本项目提供了基于PyTorch实现的NeRF（神经辐射场）代码，适用于3D场景重建和渲染任务，适合研究与开发使用。 完整版神经辐射场的Pytorch版本代码可以从GitHub下载。使用PyCharm打开后，按照readme文件中的指导配置环境并下载数据集即可开始训练模型。
     
  • AlphaPose源代码（PyTorch版）
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    AlphaPose源代码（PyTorch版）是基于深度学习的人体姿态估计项目，采用PyTorch框架实现高效准确的姿态识别。 上海交大刚刚开源了人体姿态估计项目AlphaPose的源代码，该版本基于PyTorch框架。