【点云】PointNet++代码复现调试_pointnet++ 代码复现调试 vscode

论文链接：https://arxiv.org/abs/1706.02413
github 链接：https://github.com/charlesq34/pointnet2

0 环境准备

Python 2.7.17, 
CUDA 10.0, 
cuDNN 7.6.4, 
Tensorflow-gpu 1.15.0, 
Keras:2.2.4, 
Pytorch 1.3.1, 
Caffe 1.0, 
Chainer 6.5.0, 
Mxnet-cu100 1.5.1.post0, 
Darknet, 
Ubuntu 18.04
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选择 python 2.7 最好，否则需要后续修改 pointnet2 的 python 文件。

1. 数据集准备

使用了 3D-Point-cloud-classification-using-deep-neural-network 数据集：数据集

下载完成后，将modelnet40_ply_hdf5_2048文件夹转移到pointnet++工程目录下即可。

数据集准备完成。

2. shell 脚本运行

clone下来的代码不能够直接使用，需要分别运行 tf_ops 目录下的三个 shell 脚本文件。此处要有两个坑点：

2.1 环境问题

Tensorflow 不同版本对应不同的shell脚本内容，例如 tf_interpolate_compile.sh 脚本：

TF 版本<1.2使用上面的脚本，>=1.4使用下面的脚本，注意注释代码即可。另外官网给出的绝对路径为：

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/include
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而我们自身的路径为：

/root/anaconda3/envs/myconda/lib/python2.7/site-packages/tensorflow_core/include
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要注意更换，否则不能实现。

2.2 framework文件问题

shell 文件执行过程中会遇到 libtensorflow_framework.so 不能找到或者打开的问题，可以参考对应 issue 的解决方案：

不要重命名文件，将符号链接从libtensorflow_framework.so添加到libtensorflow_framework.so.1

cd /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/

# If you renamed the file, rename it back
mv libtensorflow_framework.so libtensorflow_framework.so.1

# Create a symlink so both .so and .so.1 point to the same file
ln -s libtensorflow_framework.so.1 libtensorflow_framework.so
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即可解决。

3 训练模型

cd pointnet2 
python2 train.py
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完成后，结果会保存在 pointnet2/log 文件夹中。

4 测试模型

python evaluate.py --num_votes 12 
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完成后，结果会保存在 pointnet2/dump 文件夹中。

5 分割

待补充