PointNet++训练自己的数据集（附源码）
简介
本资源文件提供了使用PointNet++模型训练自己数据集的详细教程和源码。PointNet++是一种用于处理三维点云数据的深度学习模型，具有强大的分类和分割功能。通过本教程，您可以学习如何准备自己的数据集，并对模型进行训练和测试。
内容概述
- 数据准备
- 在
mytensor_shape_names.txt中配置自己的分类及分类名称。 - 在
filelist.txt中填入对应的不同类别的文件夹名/数据文件名。 - 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。
- 在
- 代码修改
- 训练时的代码修改：主要修改
batch_size和类别数量，并将自己的配置文件放入数据加载模块中。 - 测试时的代码修改：主要在数据加载类中进行修改，可直接查看代码。
- 训练时的代码修改：主要修改
- 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。
- 查看自己的分类是否正确，可直接查看打印出来的
- 源码下载
- 提供了源码下载链接，测试过程中有任何问题可以联系作者。
使用步骤
- 数据放置
- 在
mytensor_shape_names.txt中配置自己的分类及分类名称。 - 在
filelist.txt中填入对应的不同类别的文件夹名/数据文件名。 - 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。
- 在
- 代码修改
- 训练时的代码修改：主要修改
batch_size和类别数量，并将自己的配置文件放入数据加载模块中。 - 测试时的代码修改：主要在数据加载类中进行修改，可直接查看代码。
- 训练时的代码修改：主要修改
- 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。
- 查看自己的分类是否正确，可直接查看打印出来的
注意事项
- 在训练和测试之前，请确保已经能够跑通源码的训练和测试。
- 如果遇到任何问题，可以参考源码中的注释或联系作者获取帮助。
作者信息
- 作者：勇敢的花儿
- 联系方式：[请填写您的联系方式]
版权声明
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