如何使用Python加载并可视化SHAPENET数据集中的材质信息?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
Python-关于点云分析处理的论文和数据集清单
A list of papers and datasets about point cloud analysis (processing)
Pointnet_Pointnet2_pytorch:由pytorch(pure python)以及在ModelNet,ShapeNet和S3DIS上实现的PointNet和PointNet ++
PointNet和PointNet ++的Pytorch实现 此是和的实现。 更新 2021/03/27: (1)发布预训练的语义分割模型,其中PointNet ++可以达到53.5%的mIoU。 (2)在log/发布用于分类和零件细分的预训练模型。 2021/03/20:更新分类代码,包括: (1)添加用于训练ModelNet10数据集的代码。 使用--num_category 10设置。 (2)添加仅在CPU上运行的代码。 使用--use_cpu设置。 (3)添加用于离线数据预处理的代码,以加快培训速度。 使用--process_data设置。 (4)添加用于统一采样的训练代码。 使用--use_uniform_sample设置。 2019/11/26: (1)修复了先前代码中的一些错误,并添加了数据增强技巧。 现在仅按1024点分类就可以达到92.8% ! (2)
基于ShapeNet数据集和Point Transformers实现点云分割系统python源码+项目说明.zip
基于ShapeNet数据集和Point Transformers实现点云分割系统python源码+项目说明.zip 【1】项目代码完整且功能都经验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有丰富的拓展空间,不仅可作为入门进阶,也可直接作为毕设、课程设计、大作业、项目初期立项演示等用途。 【4】如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能。 【特别强调】 项目下载解压后,项目名字和项目路径不要用中文,否则可能会出现解析不了的错误,建议解压重命名为因为名字后再运行!有问题私信沟通,祝顺利! 基于ShapeNet数据集和Point Transformers实现点云分割系统python源码+项目说明.zip 下载完成后解压到 `data/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal` ## 预训练: ```bash bash run/pretrain.sh ``` ## 强化学习搜索: ```bash bash run/search.sh ``` ## 量化后微调: ```bash bash run/finutune.sh ``` ## 解决问题记录: - 梯度更新不一致问题:原因是每次根据loss更新参数时梯度没有清零,使用的是累计梯度,添加'self.optimizer.zero_grad()'即可 - Acc等指标计算错误问题:在计算mIOU时开始是使用一个batch的数据求mIOU再最后取平均,这样一个batch某些类数据量可能为0导致计算有偏差,改成最后一起求mIOU即可 - 模型量化后Acc不变的问题:这个问题最难解决,最后发现是transform里面linear往往参数较少,使用kmeans聚类算法(指定聚类中心数目)导致某些聚类中心没有数据,对应的mask产生0值;在使用这些mask更新参数时则会导致模型参数更新为nan,输出nan,使得参数不再更新,模型输出每次都完全相同
Pytorch纯Python实现Pointnet与Pointnet2及ModelNet等数据集应用
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/5c50e6120579 Pytorch纯Python实现Pointnet与Pointnet2及ModelNet等数据集应用
NPR_sketch:基本的C ++ OpenGL和python脚本,用于从网格生成草图
NPR_skecth 基本的C ++ OpenGL和python脚本,用于从网格生成草图。 这是一种幼稚的非照片级逼真的渲染算法,结合了深度图和法线图的边缘。 在第69页的提要生成部分中描述了该过程。 该项目可以用作OpenGL的入门教程。 它包含三个着色器,可输出渲染网格的法线贴图,深度贴图和线框模式。 它具有完整的渲染功能,可以轻松从任何角度获取草图。 默认情况下,将围绕Y轴每15度生成png图像,总共生成24张多视图图像。 支持OFF和OBJ网格文件。 Shapenet的多进程处理脚本将发布。 边缘( )U Edge( )=( ) 在此仓库的根目录中执行run.sh。 ./ru
风电、光伏与储能(含电池和废弃矿井小型抽水蓄能)互补调度运行研究(Python代码实现)
内容概要:本文系统研究了风电、光伏与混合储能系统(包括电池储能及利用废弃矿井构建的小型抽水蓄能)在互补调度运行中的协同优化问题。针对风光发电出力的间歇性与不确定性,研究构建了综合性的数学优化模型,并采用Python语言实现了高效的调度算法,以实现功率波动平抑、提高可再生能源消纳率及增强系统运行稳定性。文中不仅详述了源-储协同调控机制,还集成了多种先进控制策略与仿真工具,涵盖了从发电预测、储能充放电管理到并网控制的完整技术链条,具有较高的科研参考价值与工程实践意义。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于风光储互补系统的仿真建模与调度策略开发;②支撑科研论文复现、课题研究或实际项目中的储能配置与运行优化;③帮助理解混合储能协调控制、功率平衡及能源管理机制。; 阅读建议:建议结合文中提及的仿真工具(如Simulink)与优化库(如YALMIP)进行代码实践,配合参考文献深入理解模型构建逻辑,并关注不同储能技术在频率响应和能量管理中的分层协调机制。
【ARIMA-SSA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-麻雀优化-长短期记忆神经网络研究(Python代码实现)
内容概要:本文提出了一种结合差分自回归移动平均模型(ARIMA)、麻雀搜索算法(SSA)与长短期记忆神经网络(LSTM)的混合预测模型(ARIMA-SSA-LSTM),旨在提升时间序列数据的预测精度。该模型首先利用ARIMA提取并处理时间序列中的线性成分,再通过SSA优化LSTM的超参数,以增强其对非线性特征的学习能力,最终实现线性与非线性特征的协同建模。研究涵盖了模型构建、参数优化与集成策略,并提供了完整的Python代码实现,便于读者复现和应用于实际场景。; 适合人群:具备一定Python编程能力和机器学习基础的科研人员或工程师,特别是从事电力、能源、交通等领域的时间序列预测工作的中高级技术人员;适用于希望掌握先进混合预测模型与智能优化算法结合应用的学习者。; 使用场景及目标:①应用于电力负荷预测、风电功率预测、交通流量预测等具有复杂动态特性的时序预测任务;②目标在于克服单一模型难以兼顾数据线性和非线性特征的局限,通过模型融合与智能参数优化,显著提升预测精度、泛化能力与模型鲁棒性。; 阅读建议:建议读者在学习过程中重点理解ARIMA与LSTM的互补机制、SSA算法在超参数优化中的实现细节,动手运行并调试所提供的Python代码,结合具体数据集进行实验对比,深入掌握混合建模的设计思想与技术实现路径。
stanford-shapenet-renderer:使用Blender的批处理渲染模型的脚本。 使用斯坦福Shapenet库中的模型进行了测试
斯坦福Shapenet渲染器 一个小助手脚本,用于使用Blender呈现.obj文件(例如,来自stanford shapenet数据库的文件)。 在Linux上进行了测试,但也可以在其他操作系统上使用。 默认情况下,此脚本通过围绕对象旋转相机来生成30张图像。 此外,每个图像都将转储深度图,反照率图,法线图和id图。 经过Blender 2.9测试 示例调用 要呈现单个.obj文件,请运行 blender --background --python render_blender.py -- --output_folder /tmp path_to_model.obj 要获取最易于进一步使用的原始值,请使用--format OPEN_EXR 。 如果.obj文件引用了.mtl文件中定义的任何资料,则假定该文件位于具有相同名称的同一文件夹中。 批量渲染 要渲染整个批次,您可以例如使用u
34个点云公开数据集整理及工具使用
整理了点云数据的34个公开数据集网址,并归纳其对应的数据集内容和介绍
hdf5_data.rar
主要是PointNet网络中需要的训练集,h5.py文件,共16类物体。
shrec17:SHREC 2017 RGB-D对象到CAD检索轨迹的补充代码
SHREC 2017:RGB-D对象到CAD的检索 该存储库包含有关数据集的详细说明和补充代码。 在本教程中,我们的目标是使用SceneNN模型作为输入从ShapeNet检索CAD模型。 下载 (4 GB) (可选,8 GB) (可选) (可选,120 GB) (可选) 数据集 在此数据集中,我们将1667个SceneNN对象和3308个ShapeNet模型手动分组为20个类别。 仅选择在SceneNN和Shapenet数据集中都可用的室内对象。 该数据集中的对象分布如下所示。 通过遵循ShapeNet数据集中的思想,我们将数据集分为训练,验证和测试集。 分配比率为50/25/25%。 所有数据都可以下载。 SceneNN和ShapeNet中的对象都分为类别和子类别,这些类别和子类别存储在CSV文件中。 在train.csv和validation.csv中提供了用于训练和验证的所
Pix2Vox:实现“ Pix2Vox
Pix2Vox 该存储库包含论文的源代码。 后续工作《 已发表在《国际计算机视觉杂志》(IJCV)上。 引用这项工作 @inproceedings{xie2019pix2vox, title={Pix2Vox: Context-aware 3D Reconstruction from Single and Multi-view Images}, author={Xie, Haozhe and Yao, Hongxun and Sun, Xiaoshuai and Zhou, Shangchen and Zhang, Shengping}, booktitle={ICCV}, year={2019} } 数据集 我们在实验中使用和数据集,如下所示: ShapeNet渲染图像: ://
生成对抗神经网络matlab代码-Pl-Net3D:PL-Net3D:使用几何模型进行稳健的3D对象类别识别
生成对抗神经网络matlab代码PL-Net3D:使用几何模型进行稳健的 3D 对象类别识别 介绍 这项工作基于我们的 . 在这个存储库中,我们发布了我们框架的代码。 开展这项工作是为了开发一个健壮的网络结构,该结构可以在存在数据不准确(例如噪声和异常值)的情况下可靠地识别对象。 所提出的框架使用平面片段的补丁来稳健地捕捉对象外观。 然后将平面段信息输入深度神经网络进行分类。 我们的方法基于 PointNet 深度学习架构。 要求: 该代码使用以下内容: MATLAB。 . 该代码使用 python 3.6 和 tensorflow 1.10 进行了测试。 但是,代码可以在 python 2.7 和更旧的 tensorflow 版本上运行。 我们使用 matlab 从给定的点云中提取平面图元,而我们使用 PointNet 使用提取的平面数据进行分类。 用法 数据集 下载并解压 MODELNET40 数据集: mkdir data cd data wget --no-check-certificate https://shapenet.cs.stanford.edu/media/mode
ICCV2021_Submission7567:该项目包括ICCV2021 Submission7567的源代码
ICCV2021_Submission7567 该项目包括ICCV2021 Submission7567的源代码。 1)先决条件 Python3 CUDA 火炬 的open3d-python 该代码是使用Pytorch 1.7.1和CUDA 10.2构建的,并在带有Python 3.6的Ubuntu 18.04上进行了测试。 2)编译第三方库 这些库包含在/util ,您需要首先在每个子文件夹中还有一个“ Readme.md”的情况下对其进行编译。 3)下载预先训练的模型 从中的trained_model文件夹中下载经过预先训练的模型,并将其放在trianed_model目录中。 4)测试 对于PCN: 在上下载ShapeNet测试数据。 将它们放在data/pcn文件夹中。 我们在项目中使用相同的测试数据,但我们创建了lmdb文件以进行更快的评估。 运行sh test.s
AI生成艺术_训练自己的Paddle_CycleGAN模型_ok8.pdf
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abc:abc
VoxNet Tensorflow VoxNet的Tensorflow实现( )。 预先训练的体重 在checkpoints目录下提供了预训练的权重。 该网络非常小,具有100万个参数,大小不到10MB。 数据集 A-体素化预ShapeNet40( )在已经提供volumetric_data.zip 。 为了公平起见,它是直接从( )中包含的matlab文件转换而来的。 每个示例都是一个.npy文件。 要可视化体素.npy文件,请访问( )。 修改项 没有辍学用于更快的培训。 在除最后一个完全连接的层之外的所有层之后都使用批处理规范化。 网络是全卷积的。 要求 Python(> = 2.7或> = 3),Tensorflow(> = 1.0)和numpy(> = 1.0)。 如何使用 运行voxnet_train.py训练模型。 (如果您信任预先训练的模型,则可以跳过此步骤) 运
volumetricPrimitivesPytorch:Pytorch https的实现
通过组装体积基元学习形状抽象 Shubham Tulsiani,Hao Su,Leonidas J.Guibas,Alexei A.Efros,Jitendra Malik。 在CVPR中,2017年。 可以在找到此官方实现 2)培训 我们提供代码来训练ShapeNet类别上的抽象模型。 a)预处理 列出的步骤 b)学习 培训分为两个阶段。 首先,我们使用所有长方体,同时将它们偏小,然后让网络选择使用更少的长方体。 下面是与椅子相对应的同义词集的示例脚本。 # Stage 1 cd experiments; python cadAutoEncCuboids/primSelTsdfChamfer.py --disp=False --nParts=20 --nullReward=0 --probLrDecay=0.0001 --shapeLrDecay=0.01 --synset=03001
基于三电平ANPC-VSG(虚拟同步发电机)构网型逆变器控制+双闭环+中点电位平衡控制【参考文献+仿真】
内容概要:本文系统研究了基于三电平ANPC拓扑的构网型逆变器控制系统,聚焦于虚拟同步发电机(VSG)控制策略、双闭环(电压外环与电流内环)动态调节机制以及中点电位平衡控制三大核心技术。通过Simulink平台构建完整的仿真模型,深入探讨VSG模拟惯性和阻尼特性的实现方式,提升逆变器在弱电网环境下的稳定运行能力;双闭环控制确保输出电压与电流的快速响应与高精度调节;针对三电平拓扑固有的中点电位波动问题,采用优化的调制策略(如SVPWM/DPWMA)与控制手段实现有效平衡。文档还融合正负序分离、电网前馈补偿等先进控制技术,并配套参考文献与可运行仿真模型,具备较强的理论深度与工程实践价值。; 适合人群:电力电子、新能源发电、电力系统自动化等相关领域的研究生、科研人员及从事逆变器控制开发的工程师;要求具备扎实的电力电子变换器原理、自动控制理论基础,以及熟练使用MATLAB/Simulink进行系统建模与仿真的能力。; 使用场景及目标:①支撑高比例可再生能源接入背景下构网型逆变器的控制策略设计与性能验证;②开展虚拟同步机技术在弱电网中稳定性、惯量支撑和故障穿越能力的研究;③实现三电平ANPC逆变器中点电位的精确调控,提高系统电压均衡性与运行安全性;④作为SCI论文复现、科研项目开发、课程设计或学位课题的技术参考与仿真基础。; 阅读建议:建议结合所提供的参考文献与Simulink仿真模型同步学习,重点剖析控制架构的设计逻辑、关键参数的整定方法及其对系统动态性能的影响,鼓励动手搭建或调试模型,以深化对双闭环响应特性、VSG动态行为及中点电位调控机制的理解,进而实现从理论到实践的闭环掌握。
还在为AI漫剧角色“换脸”崩溃?还在对着空白分镜表发呆?
这套《AI漫剧创作资源包》把从灵感→剧本→分镜→出片的每一环提示词都给你配好了
分镜运镜不抓瞎:Seedance 2.0 提示词
还在为AI漫剧角色“换脸”崩溃?还在对着空白分镜表发呆? 这套《AI漫剧创作资源包》把从灵感→剧本→分镜→出片的每一环提示词都给你配好了 分镜运镜不抓瞎:Seedance 2.0 提示词生成专家(含提示词公式+16种视频模板+镜头语言速查+敏感词合规指南),即梦4.5运镜提示词50条直接抄,影视级公式一键套用 角色再也不崩:五维一致性控制法(外貌/服饰/动作/情绪/镜头)+ Midjourney V6 参数配置清单 + 15种热门题材人物提示词案例,古风仙侠到赛博朋克全都有 新手也能上手:53页教程+55页提示词库,从故事分析、角色定位卡到第一集分镜脚本,跟着填空就是一部剧 附赠15条大模型万能指令:爆款文案、短剧脚本、AI写小说、剧本杀、个人IP打造……一个AI当十个团队用 别人还在摸索,你已经出片。
YOLO26算法野外露营帐篷目标检测+训练好的模型+180张数据集+pyqt可视化界面.zip
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[帐篷(tent)] · 训练集:126 张 · 验证集:36 张 · 测试集:18 张 · 总计:180 张 该数据集专注于露营场景中帐篷的检测,为户外活动安全监控提供关键支持,具有重要的实用价值。 该数据集的训练集、验证集和测试集分别为126张、36张和18张,分布合理,确保模型训练充分且评估可靠。 该数据集的标注质量高,所有目标边界框精准,规范性强,为模型训练奠定坚实基础。 该数据集可应用于野外搜救、露营管理、户外安全监控等行业,提升相关领域的自动化水平。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 76 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9891** mAP50-95 | 0.9234 Precision | 0.9999 Recall | 0.9167 train/box_loss | 0.6449 train/cls_loss | 0.6308 val/box_loss | 0.4100 val/cls_loss | 0.4735 【训练过程分析】 76 轮训练过后,模型的 mAP50 达到了 0.9891,这数据看起来很稳健。但回过头仔细看看训练过程,最初几轮的 loss 下降非常迅速,这让我知道初期模型训练状态很好。到了中期,loss 开始趋于平稳,这意味着模型在逐渐收敛,没有明显的过拟合迹象。在训练的后期... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。
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