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计图点云库

已经实现的模型

Model	Classification	Segmentation
PointNet	√	√
PointNet ++	√	√
PointCNN	√	√
DGCNN	√	√
PointConv	√	√

使用方法

git clone this repo # 将库下载的本地
# 您需要将 ModelNet40 和 ShapeNet 数据集下载到 data_util/data/ 里面
sh train_cls.sh # 点云分类的训练和测试 
sh train_seg.sh # 点云分割的训练和测试 

所依赖的库

Python 3.7
Jittor 
Numpy
sklearn
lmdb
msgpack_numpy
...

实验结果

分类训练效果测试

Model	Input	overall accuracy
PointNet	1024 xyz	87.2
PointNet ++	4096 xyz + normal	92.3
PointCNN	1024 xyz	92.6
DGCNN	1024 xyz	92.9
PointConv	1024 xyz + normal	92.4

分类训练时间测试

Model	Speed up ratio (Compare with Pytorch)
PointNet	1.22
PointNet ++	2.72
PointCNN	2.41
DGCNN	1.22
PointConv

分割训练效果测试

Model	Input	pIoU
PointNet	2048 xyz + cls label	83.5
PointNet ++	2048 xyz + cls label + normal	85.0
PointCNN	2048 xyz + normal	86.0
DGCNN	2048 xyz + cls label	85.1
PointConv	2048 xyz	85.4

分割训练时间测试

Model	Speed up ratio (Compare with Pytorch)
PointNet	1.06
PointNet ++	1.85
PointCNN	None (No pytorch implementation)
DGCNN	1.05
PointConv	None (No pytorch implementation)

非常欢迎您使用计图的点云库进行相关的研究，如在使用中有问题，欢迎提交 issus。