【MATLAB教程案例62】使用matlab实现基于PointNet++网络的点云数据分类仿真分析。课程使用的点云数据库样本以及工具箱函数。

PointNet-TF-2.0 该项目是Tenorflow 2.0中PointNet的实现。 该项目背后的动机是了解架构及其在ModelNet [ ]数据集上的验证。 入门 克隆github仓库并遵循以下步骤 先决条件 这是构建此模型所需的软件列表。 Python> = 3.0以上 Tensorflow 2.0 脾气暴躁的 西皮 Open3d（用于可视化） 创建conda环境 我包含了pointnet_env.yml，它将允许您为此模型创建所需的环境。 conda env create -f pointnet_env.yml 训练模型

流行的无模型强化学习算法 PyTorch和Tensorflow 2.0在Openai体育馆环境和自行实现的Reacher环境中均实现了最新的无模型强化学习算法。 算法包括软参与者关键（SAC），深度确定性策略梯度（DDPG），双延迟DDPG（TD3），参与者关键（AC / A2C），近端策略优化（PPO），QT-Opt（包括交叉熵（ CE）方法） ， PointNet ，运输商，循环策略梯度，软决策树等。 请注意，此存储库更多是我在研究和实施期间实施和测试的个人算法集合，而不是正式的开放源代码库/软件包以供使用。 但是，我认为与他人分享它可能会有所帮助，并且我希望对实现进行有益的讨论。 但是我没有花太多时间在清理或构建代码上。 您可能会注意到，每种算法可能都有几种实现方式，在此我特意展示所有这些方式，供您参考和比较。 此外，此存储库仅包含PyTorch实施。 对于RL算法的官方库，

modelnet40_ply_hdf5_2048数据集，适用于pointnet，请下载完后，把download_free删除即可。

PointNet2用于3D点云的语义分割 马蒂厄·奥罕（Mathieu Orhan）和纪尧姆·迪基瑟（Guillaume Dekeyser）着（巴黎桥和歌剧院，2018年，巴黎）。 介绍 这个项目是PointNet2的学生分支，由斯坦福大学的Charles R. Qi，Li（Eric）Yi，Hao Su，Leonidas J. Guibas提供。 有关详细信息，您可以参考原始的PointNet2论文和代码（ ）。 该分支专注于语义分割，目的是比较三个数据集：Scannet，Semantic-8和Bertrand Le Sa​​ux空中LIDAR数据集。 为此，我们清理，记录，重构和改进原始项目。 稍后，我们将把相同的数据集与另一个最新的语义分割项目SnapNet进行比较。 相关性和数据 我们使用3 GTX Titan Black和GTX Titan X在Ubuntu 16.04上工作。

记录PointNet PyTorch版本的学习 PyTorch版本PointNet作者Tensorflow版本页面上给出的github地址，这里 数据集 PyTorch版本只给出了ModelNet的数据，只能进行部件分割，但是我想测试S3DIS数据集，所以下载了原作者给的链接中已经处理好的数据，文件为h5格式。 作者对所有的点云进行了采样，每个采样空间是一个立方体，做成一个数据，每个数据有4096个点；一个h5文件中是1000*4096*9个数字，代表1000个点云，每个点云中有4096个点，每个点有9个值xyz，rgb，剩下三个还不知道。 具体处理过程在Tensorflow版本中给出了，太复杂看不太懂。 利用这些处理好的h5文件，结合Tensorflow版本的代码写出PyTorch的数据集class，代码在indoor3d_dataset.py中。 训练 训练的代码基本参考了PyTorch版本的，只是将刚开始数据集的读取改成了S3DIS的，代码在train_indoor_3d.py中。 结果可视化 PyTorch版本用了原作者Tensorflow版本中提供的可视化代码，用ope

对应文章https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124257666

对应文章https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/124332344

读研的时候自己无聊写的小demo。 基于qt平台pointnet算法开发的点云分类和分割功能的桌面小应用，点击exe可以直接运行。 classes文件夹下是类别文件，clouds文件夹下为点云文件（txt或者pcd格式），models下面是模型文件，source下面有源代码。

解决复现 PointNet 中出现的【dll = np.ctypeslib.load_library(‘render_balls_so’, ‘.’) OSError: no file with expected extension：】问题。只需要替换原作者代码中的文件就可以。