点群オーバーセグメンテーション用スーパーポイント ネットワーク_ICCV_2021
1. 必要なライブラリを環境にインストールします
1. 赤でマークされたコードの場所を確認します。通常は pip install ライブラリ名を使用して、対応するライブラリをインストールする必要があります。
(マークされた赤い波線をマウスでポイントすると、対応する候補が表示されます。インストールする必要があるライブラリの名前である場合は、それをインストールします。)
2. コンパイルされた対応する .so ファイルをエクスポートするものもあります
コードの実行時に、.so ファイルのエクスポート中にエラーが発生した場合は、まず環境の構成時にコンパイルが正しく行われ、.so ファイルが生成されていることを確認する必要があります。その後、パスのエクスポートとエクスポートに問題があるはずです。変更することができます。
2. コードを実行しますが、データセットのロード時に問題が発生します
最初に spnet トレーニングを直接実行するコードにエラーがあります。データセットが読み込まれていないことが判明しました（数値は0です）
データ セットに問題があるのではないかと思いましたが、実際には superpoints_graph で関連データを生成し、それを spnet コードに直接適用する必要がありました。
1. データセットを準備する
s3dis データセットを使用しています。まずデータセットをダウンロードします。データセットの概要
データ セットを選択し、フォームに記入してデータ セットをダウンロードする必要があります。
このうち、indoor3d_sem_seg_hdf5_data は、Pointnet や point-transformer などのセマンティック セグメンテーション アルゴリズムによってデータを処理する方法です。ただし、SPNet のデータロードには適していません。(検証済みですが、使用したいデータではありません)
2. データセットの処理
データはsuperpoint_graphのコードを通じて処理する必要があります。
S3DIS.mdと入力して、次の 2 つのステップのコードを実行しました。
4つのフォルダーが生成される
生成されたフォルダーが SPNet に適用できないことがわかりました。
赤いボックス内の属性は必要ですが、他の 3 つのフォルダーにはボックス内のすべての属性が含まれていません。
とても悲しい。。。その後、Dong氏がアイデアを出しました。彼女が再現に使用したデータは、features_supervision フォルダーの下にありました。
ただし、私はそれを生成しませんでした（教師のデータセットを直接使用しました）
その後、features_supervision フォルダーを生成するには、 superpoint_graphで次のコードを実行する必要があることが判明しました。
(正常に実行されます)
(1) ファイルの生成中に、データにエラーが発生しました。
Area_3/hallway_2/hallway_2.txt の処理中に問題が発生しました
0 ～ 1193228 の間隔範囲を見つけ、二分法を使用してどの間隔に問題があるかを推定します。
私の問題の範囲は 926300 ～ 926350 です
以下のように、問題のあるデータを-9.160に変更しました。
(2) ファイル名が一致しない場合は、フォルダ内の copy_Room_1.txt を copyRoom_1.txt に変更します。
3. コードを再度実行します。
その通り！！！！