PointNet++ 深度解析(PyTorch)。

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简介：
三维点云作为物理世界真实场景的三维信息呈现方式，其应用领域正日益扩展，涵盖了诸如自动驾驶、增强现实/虚拟现实（AR/VR）以及FaceID等多个关键领域。PointNet网络模型标志着直接对三维点云数据进行深度学习研究的开端，而PointNet++则代表了对PointNet技术的进一步优化和提升。这一作为点云处理深度学习方法论的重要奠基性工作，极大地激发了后续研究的活力。本课程将深入剖析PyTorch版本的PointNet++，涵盖原理讲解、论文复现以及详尽的代码解析。具体内容包括：（1）提供用于三维点云物体分类的ModelNet40数据集、用于物体部件分割的ShapeNet数据集以及用于场景分割的S3DIS数据集的下载链接、可视化工具和相应的操作方法；（2）在Ubuntu操作系统环境下，演示如何利用PointNet++进行三维点云物体分类、部件分割和场景语义分割的训练过程和测试验证；（3）详细阐述PointNet++的工作原理、程序代码逻辑以及实现过程中的关键细节，并借助PyCharm进行调试代码和逐行跟踪执行，以确保学员能够充分理解其运行机制。对于希望学习TensorFlow版PointNet++的学员，可以参考本人此前推出的课程《PointNet++点云处理TensorFlow版》。

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客服

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。

PyTorch中nn.Conv1d用法深度解析

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本篇文章将深入探讨和解析PyTorch库中的nn.Conv1d函数，详细介绍其参数设置、功能特性及应用场景，帮助读者掌握一维卷积操作。我一开始被 `in_channels` 和 `out_channels` 参数困扰了很久，后来发现它们与 `conv2d` 的用法完全一样。下面直接贴上代码： ```python class CNN1d(nn.Module): def __init__(self): super(CNN1d, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 100, 2), nn.BatchNorm1d(100), nn.ReLU(), ``` 这段代码定义了一个简单的 CNN 模型，使用了 `nn.Conv1d` 和其他一些层。

Pytorch深度学习源码解析

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《Pytorch深度学习源码解析》一书深入剖析了PyTorch框架的核心机制和实现细节，适合希望理解并利用其底层架构进行高级研究与开发的深度学习从业者。这是深度学习PyTorch中涉及的源码，大多数可以正常运行，对于无法运行的部分，可以自行上网搜索解决办法。

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

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}}

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。

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

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。