【文件属性】：
文件名称：pointnet:PyTorch实施的“ PointNet
文件大小：8.77MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-15 09:04:39
computer-vision deep-learning point-cloud pytorch classification
点网
PyTorch实现的“ PointNet：针对3D分类和分段的点集深度学习”
中型文章详细说明了实现的关键点。
分类数据集
此代码在数据集上实现对象分类。
与原始论文一样，我们根据当前面的面积在对象表面上采样1024个点。 然后，将对象归一化为单位球并添加高斯噪声。 这是代表椅子的神经网络的输入示例：
您可以通过以下下载数据集
分类表现
等级（精度）
全面的
浴缸
床
椅子
桌子
梳妆台
监视器
床头柜
沙发
桌子
洗手间
ModelNet10
82.0％
93.4％
92.0％
97.2％
81.5％
71.0％
89.4％
56.0％
86.9％
93.4％
95.9％
预训练模型可用
用法
最好的第一个选择是在Google Colab中使用注释和可视化效果/nbs/PointNetClass.ipynb运行笔记本。
第二个选项是在本地计算机上克
【文件预览】：
pointnet-master
----source()
--------utils.py(3KB)
--------model.py(3KB)
--------dataset.py(2KB)
--------args.py(877B)
----train.py(4KB)
----images()
--------cover.gif(1.54MB)
--------airplane.gif(3.1MB)
--------chair.gif(3.76MB)
----requirements.txt(3KB)
----nbs()
--------PointNetSeg.ipynb(177KB)
--------PointNetClass.ipynb(1017KB)
----LICENSE(11KB)
----README.md(3KB)