【点云分割】points3d框架学习01 —— 安装和配置

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【点云分割】points3d框架学习01 —— 安装和配置。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

安装

$ pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
$ pip install torch-points3d
$ pip install ipython
$ pip install trame
$ pip install h5py
$ pip install gdown

案例

from torch_points3d.applications.pointnet2 import PointNet2
from torch_points3d.applications.kpconv import KPConv
from torch_points3d.applications.minkowski import Minkowski
from torch_points3d.applications.rsconv import RSConv
from torch_points3d.applications.votenet import VoteNet

常见问题汇总

[Errno 2] No such file or directory: ‘llvm-config’

sudo apt install llvm-8-dev
sudo ln -s /usr/bin/llvm-config-8 /usr/bin/llvm-config

检查一下

llvm-config --version

AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘long‘

replace numpy version with

pip install numpy==1.23.0

error: subprocess-exited-with-error

【点云分割】points3d框架学习01 —— 安装和配置,学习,pytorch,人工智能文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-670504.html

到了这里,关于【点云分割】points3d框架学习01 —— 安装和配置的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 3D目标检测(一)—— 基于Point-Based方法的PointNet点云处理系列

    目录 3D目标检测(一)—— PointNet,PointNet++,PointNeXt, PointMLP 前言 零、网络使用算法 FPS最远点采样法 Ball-query球查询 一、PointNet 二、PointNet++ MSG-PointNet++ 三、PointNeXt 四、PointMLP 总结 在3D目标检测中,可以大致分为基于图像、基于点云和基于多模态融合的三种方法。而基于点

    2023年04月09日
    浏览(57)
  • CVPR 2023 | Point-NN:​首次实现0参数量、0训练的3D点云分析

    点击下方 卡片 ,关注“ CVer ”公众号 AI/CV重磅干货,第一时间送达 点击进入— 【3D点云】微信技术交流群 不引入任何可学习参数或训练,我们是否可以直接实现3D点云的分类、分割和检测? 为此,本文提出了一个用于3D点云分析的非参数网络,Point-NN,它仅由纯不可学习的

    2024年02月10日
    浏览(43)
  • 3D点云分割系列5:RandLA-Net:3D点云的实时语义分割,随机降采样的重生

    《RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》发布于CVPR 2020。 在自动驾驶等领域,高效的分割网络是目前最基本和最关键的研究方向。目前存在的一些点云处理方法包括PointNet、PointNet++、PointCNN、KPConv等方法,或多或少都存在效率不高或是特征采样不足的情况,

    2024年02月04日
    浏览(52)
  • [点云配准]LCD(2D-3D特征配准算法)例程align_point_cloud.py解析

    跨域描述符LCD可以实现二维图片特征点到三维点云特征点的配准,是个具有通用性的深度学习特征描述子。(图片来源于论文 LCD: Learned Cross-Domain Descriptors for 2D-3D Matching ) 在Github开源的源码里面给出了利用LCD进行 三维点云配准 的例程。align_point_cloud.py,这里对例程如何使用

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • 点云 3D 分割 - SqueezeSegV2(ICRA 2019)

    声明:此翻译仅为个人学习记录 文章信息 标题: SqueezeSegV2: Improved Model Structure and Unsupervised Domain Adaptation for Road-Object Segmentation from a LiDAR Point Cloud (ICRA 2019) 作者: Bichen Wu * , Xuanyu Zhou * , Sicheng Zhao * , Xiangyu Yue, Kurt Keutzer ( * Authors contributed equally) 文章链接:https://arxiv.org/pdf/1

    2024年02月11日
    浏览(52)
  • 3D点云之语义分割(相关官方示例介绍)

    之前在博客中提到,会考虑用深度学习来对3D点云进行处理,接下来迈出脚步,先整几个例子来熟悉它。例子原型来源于官网,博主在其基础上做了一些代码修改。 1. Keras中的资源 Code examples 2.openvinotoolkit open_model_zoo/demos at master · openvinotoolkit/open_model_zoo · GitHub 主要参考官网

    2024年02月06日
    浏览(43)
  • 6种最常用的3D点云语义分割AI模型对比

    由于增强现实/虚拟现实的发展及其在计算机视觉、自动驾驶和机器人领域的广泛应用,点云学习最近引起了人们的关注。 深度学习已成功用于解决 2D 视觉问题,然而,由于其处理面临独特的挑战,深度学习技术在点云上的使用仍处于起步阶段。 推荐:用 NSDT编辑器 快速搭建

    2024年04月17日
    浏览(38)
  • Open3D 点云分割之区域生长(Python版本,指定种子点)

    点云分割作为许多应用的前提,其直接会关乎到后续利用点云数据进行曲面重建、特征提取等处理的效果。区域生长算法做为一种较为经典的聚类分割算法,具有很广泛的应用,算法过程如下所述: 1、首先将按照每个点的曲率值由小到大进行排序。 2、选择曲率值最小的那个

    2024年02月03日
    浏览(41)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包