Tensorflow+Win10实现PointNet代码

Hello大家好，这篇文章给大家介绍一下如何在Win10系统下对PointNet代码进行复现，本人用的框架是Tensorflow版本的，还有pytorch版本的请自行实现，如有不对，请多多指正！
1.首先对PointNet论文进行阅读之后，通过github下载关于PointNet的开源代码，其中下载网址为https://github.com/charlesq34/pointnet，下载之后将其解压，最好用英文名命名文件夹，防止以后运行时报错。
2.下载后，先别着急运行代码，在自己的电脑上把相应的库装齐，然后下载相应的数据集，其中分为三个数据集，分类的是ModelNet40数据集，通过http://modelnet.cs.princeton.edu/下载到相应的文件夹并且命名，方便以后读取，部分分割是https://shapenet.cs.stanford.edu/media/shapenet_part_seg_hdf5_data.zip，语义分割是https://shapenet.cs.stanford.edu/media/indoor3d_sem_seg_hdf5_data.zip，下载完三个数据集后，放到相应的文件夹中备用。
3.调试分类代码，打开pointnet-master中的train.py，这里可以通过VSCODE打开，也可以通过Pycharm打开，通过Pycharm打开时需要配置一下环境，添加Tensorflow库，打开后观看第62行代码，看一下数据集的位置是否与代码位置匹配，代码中显示的是txt文档，这里的意思是读取相应文件夹中的h5位置，不用管，如下图
然后对前面的参数进行修改，因为我的电脑是1050TiGpu版本的Tensorflow，并且不是台式机，所以在修改Epoch和Batch—size时不要设置太高（在此我已实验多次，所以避免时间太长），这两个我最终分别设置了150和16，Epoch在不断增加情况下，准确率也不会改变太大，所以不用设置太高，
训练完之后，我自己截屏了下准确率的情况，

4.调试部分分割代码，打开part—seg文件夹中的train.py，并且将里面读取数据集的代码进行修改，因为我用的VSCODE，所以我将读取代码写成了绝对地址，
这里的batch和Epoch我分别设置了8和20，可以根据自身的电脑进行修改，运行之后因为是好多类别，所以自行进行记录，运行之后，打开test.py进行测试，生成一些obj文件，分别是不同地方，groudtruth,predction,然后可以下载一个meshlab进行一下可视化，结果如下

5.调试语义分割代码，将其参数进行修改，利用绝对地址对其txt文档进行读取，

修改参数运行就行

其中，语义分割因为数据集相比比较大，所以笔记本电脑对于太大的Epoch可能跑不动（我的就跑不动太大），所以在这里可以避免下。

可能自己的操作有所不对，而且调试bug时可能会遇到错误，可以多参考百度，CSDN，知乎上的方法，如有错误，多多指正，谢谢！！！