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PointNet2/PointNet++的PyTorch实现- Python项目开发

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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
     
  • 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和Pointnet2的PyTorch实现：使用纯Python并在ModelNet、ShapeNet等数据集上运行...
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    本文介绍了PointNet及其改进版本PointNet++在PyTorch框架下的实现方法，并展示了它们在ModelNet和ShapeNet数据集上的应用。 PointNet 和 PointNet++ 的 Pytorch 实现已经更新至最新版本。截至2021年3月27日的更新包括： （1）发布了预训练语义分割模型，其中PointNet++达到了53.5%的mIoU。 （2）在log文件夹中提供了用于分类和零件细分任务的预训练模型。 此外，在2021年3月20日进行了以下代码优化更新： （1）增加了ModelNet10数据集上的训练代码，通过设置--num_category 10实现。 （2）加入了仅使用CPU运行的选项，通过添加 --use_cpu 参数启用。 （3）实现了离线数据预处理功能以加速训练过程，可通过 --process_data 开关激活。 （4）增加了统一采样方法用于模型训练，可以通过设置--use_uniform_sample来选择此模式。 最后，在2019年11月26日的更新中： （1）修复了一些先前版本中的错误，并引入了数据增强技术。现在仅使用 1024 点就能实现高达 92.8% 的分类准确率。 （2）重写了部分代码以提高效率和准确性。
     
  • 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: 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。
     
  • Python开发中的TabNet的PyTorch实现
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    本项目提供了一个基于PyTorch框架的TabNet算法实现，旨在为Python开发者在处理表格型数据时提供有效的特征学习和分类/回归任务解决方案。 这是TabNet的PyTorch实现（Arik, SO, & Pfister, T. (2019). TabNet: attentive interpretable table learning. arXiv preprint arXiv:1908.07442）。 如果您有任何问题或想要贡献，欢迎与我们联系。您可以通过运行以下命令使用pip进行安装： ``` pip install pytorch-tabnet ``` 源代码 如果要在本地环境中使用它，请按照上述说明操作。
     
  • Python项目开发实践
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    《Python项目开发实践》是一本面向中级程序员的书籍，通过实际案例讲解如何使用Python进行高效编程和项目管理，帮助读者掌握从概念到部署的完整流程。 学习Python可以帮助你在日常任务中提高效率并增强业务能力。 了解库的工作原理、如何获取以及使用它们是十分重要的。 通过Virtualenv、Pip和其他工具建立开发环境可以让你更有效地进行项目开发。 你可以创建自己的库，并与Python社区的其他用户分享你的成果。 采用分层次的方法来构建项目，每次迭代中添加新的功能和库支持，有助于项目的持续发展。 参与中级的真实世界项目能够帮助你在更大规模的开源项目中更加自信地使用Python。
     
  • Python开发中的AttnGAN再现与Pytorch实现
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    本项目基于Python和Pytorch框架，重现了先进的图像生成模型AttnGAN，并提供了详细的代码注释和实验结果分析。适合深度学习爱好者和技术研究人员参考学习。 在论文《AttnGAN：带有注意生成的对抗网络的细粒度文本到图像生成》中介绍了如何再现AttnGAN的Pytorch实现。该工作由张鹏川、黄秋元、张涵、Z哲、黄小雷和何小东完成，Tao当时是Microsoft Research的实习生。 所需依赖项如下： - python 2.7 - Pytorch 此外，请将项目文件夹添加到PYTHONPATH，并使用pip安装以下软件包：python-dateutil, easydict 和 pandas。
     
  • 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