【RandLA-Net】大场景语义分割网络RandLA-Net复现

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【RandLA-Net】大场景语义分割网络RandLA-Net复现
- [0. 相关文章](#0. 相关文章)
- [1. 实验条件](#1. 实验条件)
- [2. 代码](#2. 代码)
- [3. 数据集](#3. 数据集)
- [4. 环境搭建](#4. 环境搭建)
- [5. 训练模型](#5. 训练模型)
- [6. 测试模型](#6. 测试模型)
- [7. 可视化](#7. 可视化)
- [8. 参考博客](#8. 参考博客)

1. 实验条件

Ubuntu 22.04，RTX 3090

2. 代码

仓库地址：https://github.com/luckyluckydadada/randla-net-tf2

可选的下载方式：

复制代码

git clone --depth=1 https://github.com/luckyluckydadada/randla-net-tf2.git

目录结构：

3. 数据集

采用大场景室内点云标注数据集S3DIS

S3DIS数据集获取方式参考【PointNet++】PointNet++复现（PyTorch版本）

将数据集Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version放至用户家目录/data/S3DIS下，如图所示：

4. 环境搭建

python3.6.13 + tensorflow1.14.0 + cuda12.1

创建环境
复制代码
```
conda create -n randlanet python=3.6
```

下载相关依赖

复制代码

conda activate randlanet

pip install tensorflow==1.14.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

cd 路径/randla-net-tf2
pip install -r helper_requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

编译相关函数

复制代码

cd 路径/randla-net-tf2
sh compile_op.sh

数据集预处理

复制代码

cd 路径/randla-net-tf2/utils
python data_prepare_s3dis.py

5. 训练模型

复制代码

cd 路径/randla-net-tf2
python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode train --test_area 1

6. 测试模型

复制代码

cd 路径/randla-net-tf2
python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode test --test_area 1

7. 可视化

修改路径：

复制代码

python vis_S3DIS.py

8. 参考博客

手把手一步一步教你跑深度学习模型，Ubuntu22.04复现算法RandLa-net，数据集使用S3DIS
Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS

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1. 实验条件

2. 代码

3. 数据集

4. 环境搭建

5. 训练模型

6. 测试模型

7. 可视化

8. 参考博客