PointNet和PointNet++模型训练vscode+ubuntu_pointnet++数据集

项目地址

Pointnet复现的代码pytorch版本
在github中下载压缩包，也可以直接克隆项目，看服务器的了，我这边服务器好像不太行，所以现在下载压缩包到本地，然后在vscode中远程连接服务器，vscode的好处是文件可以直接拖进去，点赞嘿嘿。

pointnet++分类任务

modelnet数据集详解

modelnet数据集是点云的数据集，有model10和modelnet40，其中的modelnet10中有10个类别

训练数据有3991，测试数据有908个

同样的modelnet40是有40个类别，训练数据9843个，测试数据有2468个。

数据的格式是txt的文件，比如这个飞机由10000个点构成，每一行是点的坐标和法向量。

【遇到的一个小问题】数据集比较大直接拖拽会产生错误，导致最后的数据上传的不完整，使用的方法是本地压缩好，在服务器端解压。
进入文件之后使用unzip modelnet40_normal_resample.zip命令进行压缩，速度超快哈哈哈哈。

训练数据

–normal表示使用法向量信息，后面发现源代码改了使用use_normal,可以在train.py的代码中看到，
–log_dir指定日志文件存储路径


默认显存是24，batch_size 16表示显存是16g的，由于我校服务器是11g的所以这里面的16要改成8。执行训练命令的时候要进入Pointnet_Pointnet2_pytorch-master文件中在model文件夹下面是不同的模型pointnet2代表pointnet++，cls代表分类，part_seg用于部件分割，sem用于场景分割
训练好后可以查看日志

使用简单的相对来说模型pointnet_cls试试水，嘿嘿。
等待训练，15:19开始。。。

训练日志：

instance accuracy为所有物体分类正确的统计结果，class accuracy为40个类别的准确率平均后的结果。

9月23日上午9点准备训练pointnet++。（今日任务训练数据，阅读论文，写周报）

python train_classification.py --model pointnet2_cls_ssg --use_normals --log_dir pointnet2_cls_ssg_first --batch_size=8
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动态查看gpu情况，每10s刷新一次。

watch -n 10 nvidia-smi
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9月23日跑了一天是46轮，然后晚上把电脑扣上，本来以为程序可以一直运行，结果24号早上一看log，直接关闭了，后来问师兄才知道需要使用screen创建一个单独的窗口，然后在这个里面进行训练即可，关闭vscode测试成功。
screen创建窗口指令

screen -S pointnettrain（这个名字是窗口名称，随便改）
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然后运行上面的训练代码即可。
中途退出screen的窗口ctrl+a+d
恢复窗口指令，如果只有一个窗口可以使用screen -r

screen -r pointnettrain
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查看当前都有什么窗口命令

screen -ls
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结束某个窗口命令

screen -X -S 进程号 quit
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9月25日
早上来看pointnet++的日志发现凌晨四点多跑完了，不得不说screen真香，嘿嘿。

不过发现一个奇怪的现象，在vscode中创建的screen窗口终端没有滚动条。。。。（解决办法参考screen基本操作的博客）

pointnet++语义分割

关于数据集

训练的数据集S3DISDataset，测试的数据集是ScannetDatasetWholeScene，两个都是斯坦福大学的。
下载S3DIS数据集保存到 data/s3dis/Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version/ 文件下。
处理后的数据保存到 data/stanford_indoor3d/
文件说明：

all_files.txt记录所有h5文件的名字，ply_data_all_i.h5包含不同block的点云(数据和标注)，0-22每个文件中包含1000个块，即每个h5文件为1000x4096x9的点云以及1000x4096的点标注。23号文件包含585个块。room_filelist.txt文件包含每个块所属的面积和场景，共23858行。
Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version/文件下有六个Area_i个文件，Area_1文件中包含室内点云文件比如conferenceRoom、wc,conferenceRoom里面有txt文件包含很多个点的数据，数据信息是六个维度的（x,y,z,r,g,b）,可以使用cloudcomputer软件进行查看。

数据需要处理一下使用 python collect_indoor3d_data.py 将处理后的数据保存到data文件下的stanford_indoor3d下，文件下是npy文件。

训练和测试

可视化结果保存在log/sem_seg/pointnet2_sem_seq/visual/，其中的.obj文件可以使用MashLab软件进行可视化。

pointnet++训练执行命令
python train_semseg.py --model pointnet2_sem_seg --test_area 5 --log_dir pointnet2_sem_seg
pointnet++测试执行命令
python test_semseg.py --log_dir pointnet2_sem_seg --test_area 5 --visual
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预测的场景左Area_5_conferenceRoom_1_gt.obj 真实的场景右Area_5_conferenceRoom_1_pred.obj

训练结果

测试结果

pointnet++分割原理

对于稠密预测任务，上采样是非常重要的恢复分辨率的手段。类似CNN中的反卷积上采样操作，PointNet++通过文中所称的Point Feature Propagation模块来实现，该模块由上图中的interplolate, skip links concatenation和unit pointnet构成：
多层次特征提取
最远点采样：最远点选择作为中心点
球查询
插值相当于图像分割中的上卷积，作者把插值方法称为特征传递（feature propagation）。使用的是基于距离的插值，依照距离的倒数决定距离的大小，两个点越远距离越小，这种插值方法称作inverse distance weighted average 。
pointnet++还考虑了非均匀采用的密度：激光扫描的点云数据近密远疏的，非均匀的采样会影响层次化的特征的学习。对于密集的点和稀疏的点的选取的半径不应该相同。
对于非均匀的点云采样的方法，作者提出两个方法
Multi-scale-grouping（MSG）（左）：同一级别选取不同的半径。Multi-resolution grouping（MRG）（右）：不同级别上相同半径。