随笔分类 - pointnet代码注释
摘要：日志代码没有解释，已在train_classification中，且该代码是在GPU下运行 点击查看代码 """ Author: Benny Date: Nov 2019 """ import argparse import os import torch import datetime impor
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摘要：1、1-hot encodes a tensor 点击查看代码 def to_categorical(y, num_classes): """ 1-hot encodes a tensor """ new_y = torch.eye(num_classes)[y.cpu().data.numpy()
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摘要：下面的代码与之前的代码有很多重复之处，就不在一一注释，只注释个人还不太熟悉的 点击查看代码 import torch.nn as nn import torch.utils.data import torch.nn.functional as F from models.pointnet_utils
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摘要：点击查看代码 # *_*coding:utf-8 *_* import os import json import warnings import numpy as np from torch.utils.data import Dataset warnings.filterwarnings('ig
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摘要：点击查看代码 #下面的代码中的一些超参数并没有按照原论文中来，不过总体结构差不多 """ Author: Benny Date: Nov 2019 """ import os import sys import torch import numpy as np import datetime #获取
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摘要：1、预测标签与实际标签相同的统计-只针对某类标签，而不是统计所有标签，若是同时统计所有，则把[target == cat]删掉即可 classacc = pred_choice[target == cat].eq(target[target == cat].long().data).cpu().su
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摘要：点击查看代码 #以下代码是在编码点云的特征后进行的，即在maxpool之后的结构 import torch.nn as nn import torch.utils.data import torch.nn.functional as F from models.pointnet_utils impo
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摘要：点击查看代码 #下面的代码中，可以看出并没有完全按论文中来，可以看出省略了相同的mlp，减少了层数 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.parallel import torch.utils.data from torch.autog
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摘要：点击查看代码 ''' @author: Xu Yan @file: ModelNet.py @time: 2021/3/19 15:51 ''' import os import numpy as np import warnings import pickle from tqdm import t
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