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基于PointNet++的点云语义分割自定义数据集代码

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本项目提供了一套基于PointNet++架构实现点云语义分割的深度学习代码，并支持用户构建和训练自己的数据集。 这是运行上一个上传自制数据集代码的步骤，由于文件大小限制需要分批上传。

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  • 基于PointNet++的点云语义分割自定义数据集代码
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    本项目提供了一套基于PointNet++架构实现点云语义分割的深度学习代码，并支持用户构建和训练自己的数据集。 这是运行上一个上传自制数据集代码的步骤，由于文件大小限制需要分批上传。
     
  • 基于Open3D与PointNet++的Semantic3D点云语义分割
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    本研究采用Open3D库结合PointNet++架构，致力于提升大型点云数据集Semantic3D上的语义分割精度，实现高效、准确的地物分类。 使用Open3D和PointNet ++进行Semantic3D语义分割的介绍以及演示项目展示了如何在深度学习管道中应用Open3D，并为Semantic3D数据集上的语义分段提供一个干净的基线实现。 该项目旨在展示Open3D的应用，它是一个开源库，支持快速开发处理三维数据的软件。前端使用C++和Python公开了一系列精心选择的数据结构和算法，后端经过高度优化并设置为并行化。 在此项目中，Open3D用于点云数据的加载、编写及可视化。
     
  • PointNet++在小规模数据集上的点云语义分割研究
    优质
    本研究探讨了PointNet++模型在处理小型点云数据集时进行语义分割的有效性与局限性，并提出优化策略以提升其性能。 这是一个初步尝试使用自己的数据集进行点云语义分割时制作的小样本数据。如果没有实际数据想要先试一试的朋友们可以下载这个小样数据参考一下，不过数量不多。另外由于上传文件大小限制的原因，npy格式的数据已经被移除，请大家自行生成这些文件。
     
  • 基于Softgroup的点云实例分割-训练自定义数据集程序
    优质
    本项目开发了一套基于Softgroup平台的点云实例分割算法训练系统，专门用于处理和分析自定义数据集，提供精准高效的物体识别与分类。 根据官方代码进行修改后可以训练自己的数据程序项目。
     
  • 点云语义分割的可视化示例数据
    优质
    本示例数据集展示了点云语义分割技术的应用与效果，包含多个场景下的三维点云及其分类标签信息，旨在促进学术研究和算法开发。 三维点云语义分割可视化样例数据包含相关数据、Python源码以及三维点云学习系列材料。详情可参考配套的介绍资料。
     
  • CamVid语义分割数据集
    优质
    CamVid是用于道路场景理解的像素级分类（语义分割）研究的数据集，包含30个类别的标注信息，广泛应用于自动驾驶技术的研发。 语义分割数据集通常在网上难以找到。现在我们已将CamVid数据集的压缩包上传至网络供各位下载使用。
     
  • CamVid数据集的语义分割
    优质
    简介：CamVid数据集是用于评估场景理解技术性能的重要资源，尤其在语义分割领域中被广泛应用，提供多种城市街道视图标注样本。 CamVid数据集包含训练、验证和测试三个部分以及相应的列表文件。该数据集源自剑桥大学的道路与驾驶场景图像分割项目，其图像来源于视频帧的提取，并且原始分辨率为960x720像素，涵盖了32个不同的类别。具体来说，它包括了367张训练图像、100张验证图像和233张测试图像。
     
  • 绝缘子自爆语义分割数据集
    优质
    绝缘子自爆语义分割数据集包含大量标注图像，旨在帮助研究人员识别并分析电力系统中绝缘子的缺陷，促进维护工作的智能化与高效化。 2021年4月22日更新了全部标注的json文件！此外还有一套可运行的整套deeplab_v3+的pytorch工程代码，适用于电力巡检行业特殊数据集。该数据集由无人机或巡检机器人在塔内作业时拍摄得到，可用于检测玻璃绝缘子串是否自爆。数据集中包含4k分辨率的图像及对应的标签，每张图片均使用labelme软件手工标注（由于手工标注工作量大，请理解），mask格式为8位灰度图，像素值为(1,1,1)，视觉效果上是看不到物体的黑色区域但实际是有像素值。
     
  • Camvid语义分割数据集.zip
    优质
    CamVid是一款高质量的城市道路场景语义分割数据集，包含30个类别标签和1252张高分辨率图像，适用于自动驾驶、智能交通系统等领域研究。 CamVid（The Cambridge-driving Labeled Video Database）数据集的解压密码是 camvid。
     
  • PSPNet_语义分割数据集.zip
    优质
    该文件包含用于训练和测试PSPNet模型的语义分割数据集，适用于图像处理与计算机视觉领域研究。 基于VOC_2012_AUG数据集进行语义分割任务。该数据集包含10000张训练图像和1136张测试图像。实验结果表明，在此数据集上的语义分割精度达到了93%，效果非常出色。模型采用的是PSPNet，其特征提取部分基于mobilenet框架构建。