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
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
AI生成艺术_训练自己的Paddle_CycleGAN模型_ok8.pdf
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
sam l part3 niubi666
sam l part3 niubi666
国央企创新负责人如何实现技术成果的快速转化?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
机器人视觉:OpenCV图像处理与目标识别算法
介绍 OpenCV 图像处理与目标识别算法,适用于机器人视觉系统。
硬币自动分拣计数包装一体机.rar
硬币自动分拣计数包装一体机.rar
!hztext.rar
当 CAD 缺失对应字体时,图纸文字会显示异常,出现乱码、问号。将下载好的字体文件复制到 AutoCAD 的 Fonts 文件夹中,即可恢复正常显示。
最新推荐




