Pytorch1.7复现PointNet++点云分割

御坂主机

1. 简介

PointNet++是深度学习领域中用于点云分割的经典网络。它在PointNet的基础上，进一步增强了对点云的局部特征提取能力。本文将详细介绍如何使用Pytorch1.7复现PointNet++，包括环境配置、数据准备、模型构建和训练过程。

1.1 PointNet++简介

PointNet++通过分层抽样和组建来捕捉点云的局部特征，克服了PointNet在处理局部几何特征时的不足。它利用多层次的感受野逐步提取特征，最终实现高效的点云分类和分割。

2. 环境配置

在开始复现PointNet++之前，需要配置好开发环境。这里我们选择使用Pytorch1.7。

2.1 安装Pytorch

首先，安装Pytorch1.7。可以通过以下命令进行安装：

1. pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2

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2.2 安装其他依赖

除了Pytorch，还需要安装其他一些必要的库：

1. pip install numpy scipy h5py matplotlib

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3. 数据准备

PointNet++通常在ModelNet40数据集上进行测试。我们需要下载并准备该数据集。

3.1 下载数据集

可以从以下链接下载ModelNet40数据集：
http://modelnet.cs.princeton.edu/

3.2 数据预处理

下载的数据需要进行预处理，转换为点云格式并存储为h5文件。可以使用以下脚本进行预处理：

1. import os
   
2. import h5py
   
3. import numpy as np
   
4. from scipy.spatial import distance
   
5. 
   
6. def load_data(DATA_DIR):
   
7.     all_data = []
   
8.     all_labels = []
   
9.     for h5_name in sorted(os.listdir(DATA_DIR)):
   
10.         if h5_name.endswith('.h5'):
    
11.             with h5py.File(os.path.join(DATA_DIR, h5_name), 'r') as f:
    
12.                 data = f['data'][:]
    
13.                 label = f['label'][:]
    
14.                 all_data.append(data)
    
15.                 all_labels.append(label)
    
16.     all_data = np.concatenate(all_data, axis=0)
    
17.     all_labels = np.concatenate(all_labels, axis=0)
    
18.     return all_data, all_labels
    

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4. 构建PointNet++模型

4.1 定义PointNet++网络结构

下面定义了PointNet++的网络结构：

1. import torch
   
2. import torch.nn as nn
   
3. import torch.nn.functional as F
   
4. 
   
5. class PointNetSetAbstraction(nn.Module):
   
6.     def __init__(self, npoint, radius, nsample, in_channel, mlp):
   
7.         super(PointNetSetAbstraction, self).__init__()
   
8.         self.npoint = npoint
   
9.         self.radius = radius
   
10.         self.nsample = nsample
    
11.         self.mlp_convs = nn.ModuleList()
    
12.         self.mlp_bns = nn.ModuleList()
    
13.         last_channel = in_channel
    
14.         for out_channel in mlp:
    
15.             self.mlp_convs.append(nn.Conv2d(last_channel, out_channel, 1))
    
16.             self.mlp_bns.append(nn.BatchNorm2d(out_channel))
    
17.             last_channel = out_channel
    
18. 
    
19.     def forward(self, xyz, points):
    
20.         # Sample and Group points
    
21.         # (Omitted for brevity, actual sampling and grouping code should be here)
    
22.         pass
    
23. 
    
24. class PointNet2(nn.Module):
    
25.     def __init__(self, num_classes):
    
26.         super(PointNet2, self).__init__()
    
27.         self.sa1 = PointNetSetAbstraction(npoint=512, radius=0.2, nsample=32, in_channel=3, mlp=[64, 64, 128])
    
28.         self.sa2 = PointNetSetAbstraction(npoint=128, radius=0.4, nsample=64, in_channel=128 + 3, mlp=[128, 128, 256])
    
29.         self.sa3 = PointNetSetAbstraction(npoint=None, radius=None, nsample=None, in_channel=256 + 3, mlp=[256, 512, 1024])
    
30.         self.fc1 = nn.Linear(1024, 512)
    
31.         self.bn1 = nn.BatchNorm1d(512)
    
32.         self.drop1 = nn.Dropout(0.5)
    
33.         self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
    
34.         self.bn2 = nn.BatchNorm1d(256)
    
35.         self.drop2 = nn.Dropout(0.5)
    
36.         self.fc3 = nn.Linear(256, num_classes)
    
37. 
    
38.     def forward(self, xyz):
    
39.         B, _, _ = xyz.shape
    
40.         l1_xyz, l1_points = self.sa1(xyz, None)
    
41.         l2_xyz, l2_points = self.sa2(l1_xyz, l1_points)
    
42.         l3_xyz, l3_points = self.sa3(l2_xyz, l2_points)
    
43.         x = l3_points.view(B, 1024)
    
44.         x = F.relu(self.bn1(self.fc1(x)))
    
45.         x = self.drop1(x)
    
46.         x = F.relu(self.bn2(self.fc2(x)))
    
47.         x = self.drop2(x)
    
48.         x = self.fc3(x)
    
49.         return x
    

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5. 训练模型

5.1 定义训练函数

下面定义了一个简单的训练函数：

1. def train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch):
   
2.     model.train()
   
3.     for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
   
4.         data, target = data.to(device), target.to(device)
   
5.         optimizer.zero_grad()
   
6.         output = model(data)
   
7.         loss = criterion(output, target)
   
8.         loss.backward()
   
9.         optimizer.step()
   
10.         if batch_idx % 10 == 0:
    
11.             print(f'Epoch {epoch}, Batch {batch_idx}, Loss: {loss.item()}')

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5.2 开始训练

1. import torch.optim as optim
   
2. 
   
3. device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
   
4. model = PointNet2(num_classes=40).to(device)
   
5. criterion = nn.CrossEntropyLoss()
   
6. optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
   
7. 
   
8. for epoch in range(1, 101):
   
9.     train(model, train_loader, criterion, optimizer, epoch)

复制代码

6. 结论

通过本文的介绍，读者可以了解如何使用Pytorch1.7复现PointNet++点云分割模型。我们详细讲解了环境配置、数据准备、模型构建和训练过程。掌握这些内容后，开发者可以基于PointNet++实现更加复杂和多样的点云处理应用。如果在操作过程中遇到问题，可以参考相关文档和社区资源获取更多帮助。

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