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RandLA-Net在TensorFlow2中的实现：RandLA-Net-tensorflow2

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简介：
本项目为RandLA-Net模型的TensorFlow 2版本实现，适用于点云场景下的语义分割任务，代码开源便于研究与应用。 RandLA-Net-tensorflow2 是 RandLA-Net 的 TensorFlow 2 实现。

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  • RandLA-Net在TensorFlow2中的实现：RandLA-Net-tensorflow2
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    本项目为RandLA-Net模型的TensorFlow 2版本实现，适用于点云场景下的语义分割任务，代码开源便于研究与应用。 RandLA-Net-tensorflow2 是 RandLA-Net 的 TensorFlow 2 实现。
     
  • RandLA-Net-pytorch: 基于HTTPS的RandLA-Net PyTorch实现
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    简介：RandLA-Net-pytorch是基于HTTPS的高效点云特征学习库，提供PyTorch版本的RandLA-Net深度网络模型，适用于大规模点云语义分割任务。 RandLA-Net-pytorch 存储库包含该实现的代码，并且目前仅支持SemanticKITTI数据集。我们欢迎更多的人加入共同开发以提高项目的知名度。 我们的模型性能与原始TensorFlow版本相近，验证集中我们的mIoU为52.9%，而原版为53.1%。 我们在目录中提供了预训练模型，并在验证集（seq 08）上展示了结果对比： - 原始实现的mIoU：0.531 - 我们的Pytorch版本的mIoU：0.529 具体各类别的详细表现如下： 车 - 0.919，自行车 - 0.122，摩托车 - 0.290，卡车 - 0.660，其他车辆 - 0.444， 人骑自行车的人 - 0.515，电单车司机 - 0.676，路 - 0.000，停车处 - 0.912， 人行道 - 0.421，其它地面建造栅栏植被树干地形极交通标志行人 - 0.759， 其他（未明确分类）- 0.354
     
  • RandLA-Net改进版：RandLA-Net-Enhanced
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    RandLA-Net-Enhanced是对原始RandLA-Net网络架构进行优化和增强的版本，旨在提升大规模点云数据处理的效率与精度。 RandLA-Net-Enhanced原代码论文的主要贡献是提出了一种更快的点云语义分割模型。研究发现，在现有的采样方法中，随机采样的效果最佳。为了减少随机采样过程中丢失的信息，该论文提出了局部特征采样器，包括Local Spatial Encoding (LocSE) 和 Attentive Pooling。 文献信息如下： @article{hu2019randla, title={RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds}, author={Hu, Qingyong and Yang, Bo and Xie, Linhai and Rosa, Stefano and Guo, Yulan and Wang, Zhihua and Trigoni, Niki and Markham, Andr}
     
  • RandLA-Net: 在TensorFlow中的实现（CVPR 2020，口头报告）
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    RandLA-Net是针对点云场景分类与分割提出的一种高效的深度学习网络模型，在CVPR 2020上进行了口头报告，并在此提供了基于TensorFlow的实现。 这是RandLA-Net（CVPR 2020，口头演示）的官方实现版本。RandLA-Net是一种简单高效的神经网络架构，用于大规模3D点云的语义分割。 该代码已在Ubuntu 16.04上使用Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0和cuDNN 7.4.1进行了测试。要克隆存储库，请执行以下命令： ``` git clone --depth=1 https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net && cd RandLA-Net ``` 设置Python环境： ```shell conda create -n randlanet python=3.5 source activate randlanet ```
     
  • RandLA-Net: Tensorflow中大规模点云高效语义分割的实现（CVPR 2020）-Python
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    本文介绍了在TensorFlow框架下，用于大规模点云数据的高效语义分割网络RandLA-Net，并展示了其在多项任务中的优越性能。 RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割的Tensorflow实现（CVPR 2020） 这是 RandLA-Net (CVPR2020, Oral presentation) 的官方实现，这是一种用于大规模 3D 点云语义分割的简单高效的神经架构。技术细节请参考：RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds 胡庆勇、杨博*、谢林海、Stefano Rosa、郭玉兰、王志华、Niki Trigoni、Andrew Markham。 此代码已在 Ubuntu 16.04 上使用 Python 3.5、Tensorflow 1.11、CUDA 9.0 和 cuDNN 7.4.1 进行测试。 克隆仓库 git clone --depth=1 http
     
  • Mobilenetv2: TensorFlow2中的MobileNetV2实现
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    本项目为TensorFlow 2版本的MobileNetV2模型实现，适用于资源受限的设备上高效运行深度学习应用。 具有完整源代码的TensorFlow2版本的MobileNetv2。 使用Kaggle dogs-vs-cats数据集从头开始训练MobileNetv2模型。当前状态是在ZCU102上测试，使用的工具是带有额外补丁的TensorFlow2.3和Vitis AI 1.3.2。 我们将执行以下步骤： - 下载并准备Kaggle dogs-vs-cats数据集。 - 将图像转换为TFRecords格式。 - 使用TensorFlow内置的Keras版本对自定义CNN进行训练和评估。 - 使用作为Vitis AI一部分提供的Xilinx量化器，将浮点模型转化为量化模型。 - 用dogs-vs-cats测试数据集来评估这个量化后的模型。 - 编译量化模型以备在目标板上执行。 - 利用提供的Python脚本，在目标板上运行。
     
  • YOLOv5的TensorFlow2高效实现方法
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    简介：本文介绍了将YOLOv5模型移植到TensorFlow 2框架的方法，并提出了一系列优化策略以提升其在目标检测任务中的性能和效率。 约洛夫5 是一个基于TensorFlow2实现的YoloV5项目，支持训练、评估及推理功能。该项目目前仍在完善阶段，建议持续关注以获取更新。任何贡献都将受到欢迎。 主要特点包括： - 纯tensorflow2框架； - 最小化的Yolov5 yaml文件配置模型； - 数据定制和培训； - 镶嵌数据扩充； - 通过锚的iou或wh比编码标签阳性样本增加； - 多GPU训练支持； - 详细的代码注释。 项目中存在诸多弊端，未来改进空间巨大。使用方法如下： 1. 克隆并安装 ```bash git clone git@github.com:LongxingTan/Yolov5.git cd Yolov5/ pip install -r requirements.txt ``` 2. 下载VOC数据集 ```bash bash data/scripts/get_voc.sh ``` 3. 准备数据集并开始训练： ```bash cd yolo python dataset/prepare_data.py # 数据准备命令，根据实际情况使用。 python train.py # 训练模型的启动脚本. ```
     
  • YoloV5-TensorFlow2源代码
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    YoloV5-TensorFlow2源代码是基于TensorFlow框架实现的YOLOv5目标检测算法的官方版本，适用于计算机视觉任务中的实时物体识别与定位。 这是一个基于YoloV5-tensorflow2的源码，可以用于训练自己的模型。
     
  • Basic_CNNs_TensorFlow2：几种基础CNN在TensorFlow2中的实现（包括MobileNetV1、V2和V3等）
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    本项目展示了如何使用TensorFlow 2来实现并训练几种基础卷积神经网络模型，如MobileNet V1、V2及V3版本。 Basic_CNNs_TensorFlow2 一些基本CNN的Tensorflow2实现。包括以下网络：MobileNet_V1, MobileNet_V2, SE_ResNet_50, SE_ResNet_101, SE_ResNet_152, SE_ResNeXt_50, 和SE_ResNeXt_101，挤压网ShuffleNetV2。对于AlexNet和VGG，请参见相应的文档；对于InceptionV3，请参照相关资料；关于ResNet的实现请查阅有关资源。 培养要求：Python >= 3.6, Tensorflow >= 2.4.0
     
  • 基于TensorFlow2.X与OpenCV的手势识别实现
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    本项目采用TensorFlow 2.X和OpenCV技术，致力于开发一个高效准确的手势识别系统。通过机器学习算法训练模型理解并响应各种手势指令，旨在为用户提供直观便捷的人机交互体验。 本段落主要介绍了如何使用TensorFlow2.X结合OpenCV实现手势识别功能，并通过实例代码进行了详细讲解，对学习或工作中有相关需求的读者具有一定的参考价值。