ubuntu22.04 pointnet复现

### 如何在 Ubuntu 22.04 上复现 PointNet 深度学习模型 #### 准备工作环境 为了成功运行 PointNet，在安装必要的依赖项之前，建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目所需的库版本。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip virtualenv virtualenv pointnet_env --python=python3 source pointnet_env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 安装 PyTorch 和其他依赖包 PointNet 的实现通常基于 PyTorch 或 TensorFlow。这里以 PyTorch 版本为例： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install numpy matplotlib scikit-learn pandas open3d tqdm tensorboard opencv-python h5py[^1] ``` 对于 CUDA 支持的选择取决于 GPU 配置；上述命令适用于具有 CUDA 11.7 的系统。如果使用 CPU-only，则应调整 `--extra-index-url` 参数并移除 `cu117` 后缀。 #### 获取数据集 PointNet 常用于处理三维点云数据，Shapenet 是一个常用的数据集之一。可以从官方 GitHub 页面下载预处理好的 Shapenet 数据集或其他适用的公开资源。 ```bash mkdir datasets cd datasets/ wget http://web.stanford.edu/~ericyi/project_page/dataset/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip unzip shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal.zip -d ShapeNetCore_v2 rm *.zip ``` #### 下载 PointNet 实现代码 访问 PointNet 的原始作者发布的 GitHub 存储库获取最新源码，并按照 README 文件中的说明操作。 ```bash git clone https://github.com/charlesq34/pointnet.git cd pointnet ``` #### 修改配置文件适应本地路径 编辑训练脚本内的参数设置部分，确保指向正确的数据目录以及日志保存位置等信息。这一步骤可能涉及修改 Python 脚本内定义的一些全局变量或通过命令行传递相应选项给程序执行器。 #### 开始训练过程 一旦所有准备工作完成之后就可以启动训练流程了。具体做法是在终端里输入如下指令： ```bash python train.py --log_dir=log --max_epoch=250 --batch_size=32 --learning_rate=0.001 --gpu 0 ``` 以上命令假设只有一张显卡可用 (`--gpu 0`) 并指定了最大迭代次数、批次大小及初始学习率等超参取值。实际应用时可根据硬件条件和个人需求灵活调整这些数值。 #### 测试与评估性能 当训练结束后可以加载已保存的最佳权重来进行测试集上的预测任务，并计算各类评价指标如分类精度等。 ```bash python eval.py --model_path log/best_model.pth.tar --num_votes 10 ``` 此阶段会读取指定路径下的最优模型参数文件(`best_model.pth.tar`)并对整个验证集合做出推断，最终输出平均得分作为整体表现衡量标准。