randla-net测试

RandLA-Net 的测试过程可以在 main_Semantic3D.py 文件中的 main() 函数中找到。在这个函数中，首先设置了 cfg.saving = False，然后加载模型参数。如果没有指定模型路径，就会自动选择最新的模型。接下来，会根据已保存的日志文件从 results 文件夹中选择最新的文件夹，然后在该文件夹中找到最新的模型快照。最后，通过 ModelTester 类来进行测试，使用 restore_snap 参数来指定要恢复的模型。测试过程的具体实现可以在 test() 方法中找到。

RandLA-Net 是一种用于大规模点云的高效语义分割的算法，它的详细实现可以在 CVPR 2020 的论文《RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds》中找到。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [tf1.x版RandLA-Net源码解读(5):测试](https://blog.csdn.net/u014311125/article/details/119780344)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割的Tensorflow实现（CVPR 2020）-python](https://download.csdn.net/download/weixin_42151373/19718349)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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