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颜色分类leetcode-a-cnn:a-cnn
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2021-07-06
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颜色分类leetcode A-CNN:点云上的环形卷积神经网络 由 , , 韦恩州立大学计算机科学系创建。 介绍 我们的论文 () 提出了一种新方法,通过提出的环形卷积直接在 3D 点云上定义和计算卷积。 出席,IEEE 计算机视觉和模式识别会议 (CVPR) 会议录,2019 年 6 月 A-CNN使用 我们提供了在 Ubuntu 16.04 上使用 Tensorflow 1.3.0、CUDA 8.0 和 python 3.6 进行测试的 A-CNN 模型的代码。 我们在具有 12GB GDDR5X 的单个 NVIDIA Titan Xp GPU 上运行所有实验。 分类任务 首先是 ModelNet-40数据集。 点云是从每个形状 10K 点(XYZ + 法线)的网格中采样的,由 PointNet++ 提供。 要在ModelNet-40数据集上训练分类 A-CNN 模型,请键入以下命令: python train.py 要评估经过训练的模型,请运行以下脚本: python evaluate.py 零件分割任务 首先是 ShapeNet 部分数据集。 每个点云由 2K 个点(XYZ +
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a-cnn-master.zip (40个子文件)
a-cnn-master
modelnet_dataset.py 5KB
scannet
normal_estimation
3_pickle_normals.py 1KB
2_compute_normals_and_curvature.cpp 2KB
1_read_and_save_as_files.py 2KB
run.sh 157B
CMakeLists.txt 525B
README.md 343B
tf_ops
grouping_ring
.gitignore 21B
tf_grouping_ring.py 3KB
tf_grouping_ring_g.cu 5KB
tf_grouping_ring.cpp 9KB
tf_grouping_ring_compile.sh 399B
3d_interpolation
.gitignore 21B
interpolate.cpp 5KB
tf_interpolate_compile.sh 247B
tf_interpolate.py 2KB
tf_interpolate.cpp 11KB
sampling
.gitignore 21B
tf_sampling_compile.sh 374B
tf_sampling.cpp 9KB
tf_sampling.py 3KB
tf_sampling_g.cu 7KB
ordering
.gitignore 22B
tf_ordering.cpp 4KB
tf_ordering.py 1KB
tf_ordering_g.cu 4KB
tf_ordering_compile.sh 374B
models
acnn_cls_rings.py 3KB
acnn_segm_rings.py 4KB
utils
pointnet_util.py 12KB
tf_util.py 19KB
README.md 3KB
part_segm
evaluate_job.sh 249B
part_dataset_all_normal.py 5KB
evaluate.py 9KB
train.py 15KB
evaluate.py 6KB
provider.py 9KB
pics
teaser.png 640KB
train.py 12KB
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