KeypointNet 完整的数据集现在可用！ KeypointNet是一个大规模且多样化的3D关键点数据集，通过利用基于ShapeNet模型的众多人工注释，包含来自16个对象类别的83,231个关键点和8,329个3D模型。 我们的论文可在上获得并被CVPR 2020接受。您可以在以下位置浏览我们的数据集 。 消息！ 现在发布了两个有趣的无监督关键点检测器： （无序但SE（3）不变）和 （非SE（3）不变但有序）！ 变更记录 有关更新的数据集信息，请参阅 关键点数据 数据集可以从或下载。 带注释的JSON数据放置在注释下。 此外，我们还提供了下PCD的每个ShapeNet模型采样点云（2048点）。 我们已经为飞机（1022型号），浴缸（492型号），床（146型号），瓶子（380型号），瓶盖（38型号），汽车（1002型号），椅子（999型号），吉他等标签进行了处理和清洗。

【3D计算机视觉】从PointNet到PointNet++理论及pytorch代码 计算机视觉.pdf

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点网扫描网 在scannet数据集上测试Pointnet ++

PointNet和PointNet ++的Pytorch实现 此是和的实现。 更新 2021/03/27： （1）发布预训练的语义分割模型，其中PointNet ++可以达到53.5％的mIoU。 （2）在log/发布用于分类和零件细分的预训练模型。 2021/03/20：更新分类代码，包括： （1）添加用于训练ModelNet10数据集的代码。 使用--num_category 10设置。 （2）添加仅在CPU上运行的代码。 使用--use_cpu设置。 （3）添加用于离线数据预处理的代码，以加快培训速度。 使用--process_data设置。 （4）添加用于统一采样的训练代码。 使用--use_uniform_sample设置。 2019/11/26： （1）修复了先前代码中的一些错误，并添加了数据增强技巧。 现在仅按1024点分类就可以达到92.8％ ！ （2）

PointNet-Pytorch 此仓库是PyTorch中PointNet的实现。 分类 数据集： ModelNet10 [链接] 下载脚本： sh modelnet_data_download.sh 训练脚本： python train_cls.py 链接： PointNet： ：//arxiv.org/pdf/1612.00593.pdf（arxiv） 3D ShapeNets：

PointNet：针对3D分类和分割的点集深度学习 由斯坦福大学的 ，，， 。 介绍 这项工作基于我们的，该将在CVPR 2017中发表。我们为点云（作为无序点集）提出了一种新颖的深层网络架构。 您也可以查看我们的以获得更深入的介绍。 点云是几何数据结构的一种重要类型。 由于格式不规则，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。 但是，这使数据变得不必要地庞大并引起问题。 在本文中，我们设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，该网络很好地考虑了输入中点的排列不变性。 我们的网络名为PointNet，为从对象分类，零件分割到场景语义解析的应用程序提供了统一的体系结构。 虽然很简

使用Open3D和PointNet ++进行Semantic3D语义分割 介绍 使用和PointNet ++进行Semantic3D（semantic-8）分割的演示项目。 该项目的目的是展示Open3D在深度学习管道中的用法，并为Semantic3D数据集上的语义分段提供一个干净的基线实现。 这是语义8测试基准页面上的。 是一个开放源代码库，支持快速开发处理3D数据的软件。 Open3D前端使用C ++和Python公开了一组精心选择的数据结构和算法。 后端经过高度优化，并设置为并行化。 我们欢迎开源社区的贡献。 在此项目中，Open3D用于 点云数据的加载，编写和可视化。 Open3D

用PyTorch编写的Pointnet2 / Pointnet ++的实现。 Pointnet2 / Pointnet ++ PyTorch用PyTorch编写的Pointnet2 / Pointnet ++的实现。 通过nn.DataParallel支持多GPU。 支持PyTorch版本> = 1.0.0。 使用v1.0支持较旧版本的PyTorch。 有关正式的模型定义和超参数，请参见本文的官方代码发布（以tensorflow格式），charlesq34 / pointnet2。 使用CUDA的GPU当前仅支持Pointnet ++使用的自定义操作。 设置安装python-此仓库已通过{3.6，3.7}进行了测试

pointnet的数据集 shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0.zip； 有币的走投币，没币的链接：https://pan.baidu.com/s/1E_W1_nBTuVsQzk1HDJYZig 提取码：g6eo