本文针对PointNet++强大的三维点云分类功能,详细讲解怎么训练自己的数据集,在此之前,需要确保已经能够跑通源码的训练和测试,如果没有,请参考PointNet++的源码运行。

  1. 数据放置

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

1.1. 在mytensor_shape_names.txt中配置自己的分类,以及分类名称:

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

1.2. 在filelist.txt中填入对应的不同类别的文件夹名/数据文件名,这里的文件夹名最好跟自己的分类类别一致

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

1.3. 然后在mytensor_train.txt和mytensor_test.txt中依次输入训练和测试的数据文件名称

我的训练集就是测试集,所以是一样的

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

1.4 实际的再次采集的测试数据

PointNet++训练自己的数据集(附源码)
  1. 代码修改

2.1 训练时的代码修改

主要修改batch_size,和类别数量

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

在数据加载模块中,将自己的配置文件放进去

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

然后就可以开始训练

2.2 测试时代码修改

测试时修改较多,主要是在数据加载类中,可直接查看代码

  1. 运行结果查看

查看自己的分类是否正确,可直接查看打印出来的pred_choice

PointNet++训练自己的数据集(附源码)

4. 源码下载

可前往百度网盘下载,测试,有任何问题可以私信我

链接:https://pan.baidu.com/s/1iuqHQg_w6kq6JzmZjaIbaw

提取码:ng3h

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