【文件属性】:
文件名称:SPHnet:文章的 TensorflowKeras 代码(Effective Rotation-invariant Point CNN with Spherical Harmonics kernels)
文件大小:116KB
文件格式:ZIP
更新时间:2021-05-30 10:40:43
Python
这是我们对SPHNet的实现,这是一种用于点云分析的旋转不变深度学习架构。
先决条件
CUDA 和 CuDNN
Python >= 3.5
TensorFlow 1.8
凯拉斯
如何训练?
该代码提出了两种设置:分类和细分
分类
data_providers 文件夹中的文件classification_dataset.py 允许您将形状分类的数据集指定为包含以下内容的字典:
'name' : 数据集的名称
'num_classes':类的数量
'train_data_folder':训练数据文件夹的路径
'val_data_folder':验证数据文件夹的路径
'test_data_folder':测试数据文件夹的路径
'train_files_list':包含训练 hdf5 文件列表的 txt 文件的路径
'val_files_list':包含验证 hdf5 文件列表的 txt
【文件预览】:
SPHnet-master
----SPHnet()
--------data_providers()
--------spherical_harmonics()
--------networks()
--------layers()
--------utils()
--------train_classification.py(7KB)
--------methods()
--------train_segmentation.py(15KB)
----README.md(2KB)