Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS

原本打算先复现Pointnet++的,现在RandLa-net的性能吊打Pointnet++,先复现这个吧,Pointnet++以后再做。

在大场景三维点云语义分割算法中,RandLA-net是很有代表性的算法,而且很适合落,原论文代码的环境是python3.5+tensorflow1.11+cuda9,而cuda9是不能在显卡RTX3080上跑通的。

环境搭建:Ubuntu18.04复现RandLA-net网络 环境搭建 记录_Parkerfive的博客-CSDN博客

本片博客指引:在RTX 3090上复现点云语义分割算法RandLA-net_lucky li的博客-CSDN博客

感谢指引,侵删。代码为大佬改编更新。

Ubuntu18.04或者Ubuntu20.04任选一  —>  搭配cuda11.4或者cuda11.3任选一 --> 配合tf2.6都是可以的,博主装了几遍系统都亲测过,不过cuda和cudnn安装的版本要和ubuntu版本对应。 

1.下载代码

git clone --depth=1 https://github.com/luckyluckydadada/randla-net-tf2.git

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第1张图片

2.创建环境

conda create -n randlanet python=3.6

 Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第2张图片

3.进入环境

conda activate randlanet

从现在开始都在环境内操作在终端的命令前有(randlanet):

pip install tensorflow-gpu==2.6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  --timeout=120

安装了很多包

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第3张图片

安装完成如下:

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第4张图片

 4.安装需要支持:

 注意路径进入randla-net-tf2文件夹,这里是安装一些工具。【打开helper_requirements.txt可看】

 pip install -r helper_requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  --timeout=120

完成后如下:

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第5张图片

如有问题可再次安装一遍。

5.注意路径进入randla-net-tf2文件夹下,再运行: 

 sh compile_op.sh

6.数据集介绍和下载:

大场景室内点云标注数据集S3DIS介绍_lucky li的博客-CSDN博客_s3dis

 点云数据集_zhulf0804的博客-CSDN博客_点云数据集

下载后数据集存放位置:家目录/data/S3DIS下。

 ls  ~/data/S3DIS/Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version

同上皆是环境内,randla-net-tf2文件夹下运行:

7.运行代码生成需要文件。

python utils/data_prepare_s3dis.py

 python utils/data_prepare_s3dis.py  # 通过Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version 生成input_0.040和original_ply

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8.训练 area2~5 :

python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode train --test_area 1

 Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第7张图片

 应该会出现下列问题:

问题:

WARNING:tensorflow:From /home/siasun18/anaconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/compat/v2_compat.py:101: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version.

原因:应该是源码用的版本比较老的原因吧,可以不用管。

问题:AlreadyExistsError: Another metric with the same name already exists.

解决:就是keras问题:tensorflow2.6.0安装 another metric with the same name already exists_qq_45759229的博客-CSDN博客

再次运行:

 问题:epoch 0 不往下运行了:

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第8张图片

 往下划可以看到oom(爆显存了):资源耗尽,1块RTX3080显卡共10G显存不够用了

 解决:修改源代码:

打开/home/siasun18/randla-net-tf2/helper_tool.py文件,51行" batch_size = 6" 改小,改成

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第9张图片

"batch_size = 4" , "train_steps = 750" 即可,显存不够batch_size可以再改小。

再次执行:

python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode train --test_area 1

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第10张图片

可以训练了

9.预测area1:

python -B main_S3DIS.py --gpu 0 --mode test --test_area 1

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第11张图片

 10.可视化操作:

python vis_S3DIS.py     #在vis_S3DIS.py文件里2处把家目录后面的用户名文件目录改成自己的

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第12张图片 Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第13张图片

 左边:原始点云        右边:预测点云

 Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS_第14张图片



参考文献:

在RTX 3090上复现点云语义分割算法RandLA-net_lucky li的博客-CSDN博客

 

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