ubuntu20.04复现pointnet++语义分割

### 如何在 Ubuntu 20.04 上复现 PointNet++ 语义分割模型 #### 环境准备 为了确保能够顺利运行 PointNet++ 的语义分割实验，在开始之前需要准备好合适的硬件和软件环境。 对于操作系统的选择，建议使用稳定版的 Ubuntu 20.04 LTS 版本[^2]。该版本提供了良好的兼容性和稳定性支持，有助于减少不必要的麻烦。 #### 安装 NVIDIA 驱动程序与 CUDA Toolkit 考虑到 GPU 加速的重要性以及不同版本之间的适配问题，推荐按照官方文档指导来安装相匹配的 NVIDIA 显卡驱动及 CUDA 工具包。具体来说： - 参考英伟达官方网站获取最新的显卡驱动； - 下载并安装适合系统的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 库，注意保持两者之间版本的一致性以避免潜在冲突[^3]； ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt install cuda ``` #### Python 虚拟环境配置 创建独立于全局解释器之外的工作空间可以有效防止库文件相互干扰，并简化项目管理流程。这里采用 `conda` 或者虚拟环境的方式来进行隔离操作。 ```bash # 使用 conda 创建新环境 (假设已安装 Miniconda/Anaconda) conda create --name pointnet_env python=3.7 source activate pointnet_env # 或者通过 venv 模块建立纯 Python 解决方案 python3 -m venv ./pointnet_env/ source ./pointnet_env/bin/activate ``` #### PyTorch 和其他依赖项安装 PointNet++ 主要基于 PyTorch 构建而成，因此需先完成框架本身的部署工作后再着手处理其余组件需求。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install numpy matplotlib scikit-learn tensorboardX h5py open3d tqdm opencv-python-headless plyfile ``` #### 获取源码仓库 前往 GitHub 平台找到由作者维护的原始代码资源页面，克隆至本地机器以便后续开发调试之用。 ```bash git clone https://github.com/charlesq34/pointnet2.git cd pointnet2 ``` #### 编译自定义层插件 由于部分核心功能是以 C++ 形式实现并通过扩展模块加载到 Python 中执行计算任务，所以有必要编译这些额外部件使其生效。 ```bash # 进入指定目录下执行构建命令 cd models/group_points python setup.py install cd ../interpolate python setup.py install cd .. ``` #### 准备数据集 根据实际应用场景选取合适的数据集合用于训练验证过程之中。此处以 S3DIS 为例说明下载方法及其预处理步骤。 ```bash mkdir datasets && cd datasets wget http://buildingparser.stanford.edu/data/S3DIS.zip unzip S3DIS.zip rm S3DIS.zip ``` 最后参照 README.md 文件内的指示调整参数设定、编写脚本启动训练进程即可开展正式的研究活动了。