点云分割系统基于Point Transformers实现教程及源码

资源摘要信息:"基于ShapeNet数据集和Point Transformers实现点云分割系统的Python源码与项目说明" 本文档是一套完整的点云分割系统，结合了ShapeNet数据集和Point Transformers技术。该系统不仅针对计算机科学、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工提供了一个学习和研究的平台，而且也具有很高的可拓展性，适合用作毕业设计、课程设计、大作业以及项目初期演示等多种用途。 在使用前，请注意以下几点： 1. 项目代码经过严格验证，保证稳定可靠运行。 2. 使用过程中如有问题或建议，可以及时联系作者进行沟通。 3. 项目名称和路径避免使用中文，以防止出现解析错误。 4. 有能力者可以在此基础上进行二次开发和定制。 项目可通过下载并解压到指定路径执行，预训练、强化学习搜索和量化后微调的步骤如下： - 预训练： ```bash bash run/pretrain.sh ``` - 强化学习搜索： ```bash bash run/search.sh ``` - 量化后微调： ```bash bash run/finutune.sh ``` 在运行过程中，若遇到以下问题，可参考解决方案： - 梯度更新不一致问题：原因是参数更新时梯度没有清零，使用累计梯度导致。应在更新前添加'self.optimizer.zero_grad()'以清零梯度。 - Acc等指标计算错误问题：最初是基于一个batch的数据求平均mIOU，若某个类别在batch中的数据量为0，则计算会有偏差。改进方法是最后统一求mIOU。 - 模型量化后Acc不变的问题：由于transform中linear参数较少，使用kmeans聚类算法可能导致某些聚类中心无数据，对应的mask为0。这些mask在更新参数时会导致模型参数更新为NaN，使得模型输出每次都相同。解决方法需根据具体情况调整。 项目文件列表包括： - train_partseg.log: 训练分割过程的记录日志。 - search.log: 强化学习搜索过程的记录日志。 - 项目说明.md: 详细说明项目使用方法、目的、背景等。 - finetune-distill.py: 模型微调和蒸馏训练脚本。 - finetune.py: 模型微调训练脚本。 - pretrain.py: 预训练模型脚本。 - search.py: 强化学习搜索脚本。 - model.py: 包含网络模型定义的Python文件。 - save: 存放模型训练结果的目录。 - utils: 包含辅助工具函数的目录。 标签包含了与该项目相关的关键词："毕业设计"、"课程设计"、"Python"、"Transformers"、"点云分割系统"，提示用户该项目可作为学术或实践研究使用。 在进行点云分割系统的开发和应用时，理解相关的计算机视觉、深度学习、自然语言处理等领域的知识是必不可少的。通过使用Point Transformers技术，可以有效地处理点云数据，并提高分割效果。同时，该项目也展示了如何利用深度学习框架如PyTorch进行复杂的模型设计与训练，包括预训练、搜索和微调等步骤。对于希望深入了解或参与点云处理领域研究的人来说，这是一个很好的实践案例。