Pointnet2_PyTorch

PointNet2/PointNet ++ Pytorch

項目狀態：未領先。由於有限的時間，我沒有計劃更新此代碼，也不會回應問題。

• PointNet2/PointNet ++的實現。
• 通過nn.dataparallear支持多GPU。
• 支持Pytorch版本> = 1.0.0。使用v1.0來支持較舊版本的pytorch。

有關官方模型定義和超參數，請參見官方代碼發布（在Tensorflow），Charlesq34/pointNet2。

PointNet ++使用的自定義OPS目前僅在GPU上使用CUDA支持。

設定

• 安裝python此存儲庫已用{3.6, 3.7}測試

• 使用CUDA安裝pytorch使用{1.4, 1.5}測試此存儲庫。它可能適用於1.5的版本，但不能保證。

• 安裝依賴項

  pip install -r要求.txt
  

示例培訓

安裝以下： pip install -e .

可以在pointnet2/train.py中找到示例培訓腳本。訓練示例是使用Pytorch Lightning和Hydra建造的。

分類點網可以訓練為

python pointnet2/train.py task = cls

＃或使用型號=多尺度分組的msg

python pointnet2/train.py任務= CLS模型= msg

同樣，語義細分可以通過將任務更改為semseg來培訓

Python PointNet2/train.py Task = semseg

可以通過傳遞GPU ID列表來啟用多GPU培訓，例如

python pointnet2/train.py任務= cls gpus = [0,1,2,3]

僅構建CUDA內核

PIP安裝PointNet2_OPS_LIB/。

＃或如果您想直接安裝它們（這也可以在需求中使用）

pip install“ git+git：//github.com/erikwijmans/pointnet2_pytorch.git#egg=pointnet2_ops&subdirectory=pointnetnet2_ops_lib”

貢獻

該存儲庫在Python代碼上使用黑色進行覆蓋和样式執法。對於C ++/CUDA代碼，Clang-Format用於樣式。遵守樣式的最簡單方法是通過預先承諾

PIP安裝預啟動
預加入安裝

引用

@article {pytorchpointnet ++，
      作者= {erik wijmans}，
      title = {pointnet ++ pytorch}，
      日記= {https://github.com/erikwijmans/pointnet2_pytorch}，
      年= {2018}
}

@inproceedings {QI2017PointNet ++，
    title = {pointnet ++：公制空間中的點集中的深層層次結構學習}，
    作者= {Qi，Charles Ruizhongtai和Yi，Li和Su，Hao和Guibas，Leonidas J}，
    booktitle = {神經信息處理系統的進步}，
    頁= {5099--5108}，
    年= {2017}
}