Advertisement

PointNet-QT

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：
PointNet-QT是一款创新的点云处理框架，专为快速原型设计与小型设备优化而生，它在保持高性能的同时大幅减少了模型体积和计算需求。 读研期间无聊时编写的一个小演示程序。 该应用基于Qt平台开发，并实现了PointNet算法的点云分类与分割功能，点击exe文件可以直接运行。 - classes 文件夹包含类别文件； - clouds 文件夹存放点云数据（支持txt或pcd格式）； - models 文件夹内有模型文件； - source 文件夹则包含了源代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PointNet-QT
    优质
    PointNet-QT是一款创新的点云处理框架，专为快速原型设计与小型设备优化而生，它在保持高性能的同时大幅减少了模型体积和计算需求。 读研期间无聊时编写的一个小演示程序。 该应用基于Qt平台开发，并实现了PointNet算法的点云分类与分割功能，点击exe文件可以直接运行。 - classes 文件夹包含类别文件； - clouds 文件夹存放点云数据（支持txt或pcd格式）； - models 文件夹内有模型文件； - source 文件夹则包含了源代码。
     
  • PointNet与PointNet++的Pytorch实现
    优质
    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-ScanNet：在ScanNet数据集上评估PointNet++
    优质
    本文旨在评估PointNet++模型在ScanNet大规模3D场景理解数据集上的表现，并进行深入分析。 PointNet是一种基于点云数据的深度学习架构，由Charles R. Qi等人于2017年提出，主要用于3D形状理解和处理。它能够直接处理不规则的3D点云数据，解决了传统方法对网格或体素化的需求。PointNet++是其扩展版本，通过分层采样和聚集操作增强了模型对局部结构的理解能力，在复杂3D几何形状处理中表现更优。 标题中的“PointNet-ScanNet”指的是将PointNet++应用到ScanNet数据集上的实验研究。ScanNet是一个包含超过2500个场景的RGB-D视频的大规模室内3D扫描数据集，每个场景都配有精细的3D重建和语义分割注释，是评估三维深度学习模型性能的理想平台。 描述中的“点网扫描网”很可能是指使用PointNet++对ScanNet进行分析建模。由于其捕捉局部特征的能力，该方法在解析复杂室内环境时具有显著优势。 开发和测试基于Python的PointNet++模型通常包括以下步骤： 1. 数据预处理：将RGB-D图像转换为点云格式，并可能需要配准、去除噪声及标准化等操作。 2. 构建网络结构：利用PointNet++多尺度群聚架构，通过采样和聚合层逐步提取特征。 3. 训练与优化：使用ScanNet的标注信息作为监督信号训练模型。这通常涉及反向传播算法如Adam或SGD以最小化预测误差。 4. 模型评估：在验证集和测试集上根据IoU、精度及召回率等指标进行性能评价。 5. 应用与可视化：利用已训练好的模型对新场景做推理，并通过MeshLab或ParaView展示结果。 文件名PointNet-ScanNet-master可能表明这是一个包含实现代码的项目仓库，包括数据预处理脚本、网络结构定义及评估逻辑等。开发者可借此了解并实践PointNet++在实际3D场景理解任务中的应用。
     
  • PointNet-Pytorch模型
    优质
    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
     
  • PointNet学习笔记
    优质
    《PointNet学习笔记》是一份关于点云处理的经典神经网络模型PointNet的学习总结和心得分享，适合对三维物体识别与分类感兴趣的读者参考。 PointNet是一种用于处理点云数据的深度学习架构。其基本原理是通过一个共享MLP（多层感知器）来提取每个点的独特特征，并利用全局最大池化操作将所有局部特征合并为整个输入集合的一个固定长度向量，从而实现对整体结构的理解。 在具体实现上，PointNet主要分为两个模块：一个是针对单个点的处理模块，另一个是用于聚合所有点信息以构建完整场景表示的整体架构。其中每个点都通过一个共享权重的MLP来提取特征，并且引入了T-NET（变换网络）来对输入数据进行预变形操作，从而增强模型对于平移和旋转不变性的鲁棒性。 论文中比较难理解的部分可能在于如何在没有顺序信息的情况下直接处理原始散乱点云。PointNet通过设计共享权重的MLP以及全局最大池化层巧妙地解决了这个问题，使得网络能够学习到具有几何意义且与输入顺序无关的数据表示形式。此外，T-NET的设计也增加了模型的理解难度，但其实质是利用了自监督的学习机制来改善特征提取的效果。 总之，PointNet通过其创新性的架构设计，在点云分类和分割任务上取得了很好的效果，并为后续基于深度学习的三维视觉研究提供了新的思路与方法。
     
  • PyTorch版PointNet++代码
    优质
    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++的.so文件包
    优质
    PointNet++的.so文件包是基于PointNet++深度学习模型的动态链接库文件集合，适用于在多种平台上快速部署与应用点云数据处理任务。 PointNet++代码系列可以使用，tf_ops文件夹下包含了所有需要的文件，包括FPS算法模块、grouping以及插值模块。
     
  • Pointnet++的中文释义
    优质
    PointNet++是一种深度学习模型，它是PointNet的升级版，在三维点云数据的理解与处理方面有更出色的性能。主要用于场景分类、物体检测等任务。 对论文进行翻译并制作PDF版本，记录一些有价值的论文，并将其翻译后上传至相关平台，这样既方便日后的使用，也能供他人一起学习。
     
  • PointNet论文讲解PPT
    优质
    本PPT深入解析了PointNet论文的核心内容与创新点，涵盖其理论基础、网络架构及其在三维形状分类和分割中的应用案例。适合对点云处理感兴趣的读者学习参考。 PointNet论文分享PPT主要探讨了3D数据处理的关键技术和PointNet论文的核心思想。PointNet是一种针对3D点云数据的深度学习架构，解决了3D几何形状理解和分类的问题，在无序点云数据处理中展现出了强大的能力。 在处理三维物体时，有多种格式的数据可供使用：包括点云、体素、多边形网格和RGB-D图像等。其中，最基础的是由N个D维点组成的点云，通常每个点表示(x, y, z)坐标，并可附加法向量或强度特征；而体素是从三维空间中的离散化结构发展而来的一种表示形式；多边形网格则通过三角面片或多边形来描述连续的表面采样结果；RGB-D数据集则是从不同视角获取的一系列二维图像集合，用于构建和表示三维几何模型。 点云的优势在于其直观、简洁且包含丰富的几何信息。然而，它也存在一些挑战性问题：如不规则分布、非均匀密度以及无序排列等特性使得处理变得复杂困难。为了应对这些问题，体素化方法被提出并广泛应用，通过将3D模型转化为三维网格来简化计算过程。 2016年提出的PointNet论文旨在克服点云数据的这些挑战。其核心思想是置换不变性：无论输入点的具体顺序如何，网络都应该能够识别出相同的形状特征。为此，PointNet采用对称函数确保输出结果独立于输入排列，并通过全局和局部特征的学习来捕捉不同层次的信息结构；而T-Net组件则帮助模型学习旋转不变性以提高理解三维空间中物体的能力。 自PointNet问世以来，它为3D深度学习领域带来了重要的变革。许多后续工作如PointNet++等都借鉴了它的设计理念，并在处理复杂场景和局部细节方面进行了改进与扩展。 综上所述，这篇PPT不仅涵盖了有关于3D数据的基础概念以及体素化技术的介绍，还详细解析了PointNet模型的独特创新之处及其对整个领域的深远影响。对于从事毕业设计或研究相关领域的人来说极具参考价值，并且能够帮助我们更有效地处理各种类型的三维信息，在未来的人工智能应用开发中发挥重要作用。