【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
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- [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)
0. 相关文章
PointNet模型搭建
基于自建数据训练PointNet分割网络
【PointNet++】PointNet++复现（PyTorch版本）
【PointNet++】基于自建数据训练PointNet++场景语义分割网络
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：
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
conda create -n randlanet python=3.6 -
下载相关依赖
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
cd 路径/randla-net-tf2 sh compile_op.sh -
数据集预处理
cd 路径/randla-net-tf2/utils python data_prepare_s3dis.py
5. 训练模型
cd 路径/randla-net-tf2
python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode train --test_area 1
6. 测试模型
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：
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