ModelNet40-C 项目使用教程

ModelNet40-C 项目使用教程

ModelNet40-C Repo for "Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Common Corruptions" https://arxiv.org/abs/2201.12296 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModelNet40-C

1. 项目介绍

ModelNet40-C 是一个用于评估3D点云识别系统对常见损坏（corruptions）鲁棒性的基准数据集和代码库。该项目由Jiachen Sun等人开发，基于论文《Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Common Corruptions》。ModelNet40-C 数据集包含185,100个点云数据，涵盖40个类别，15种损坏类型和5个严重级别。该项目的目标是提供一个全面的基准，用于测试和改进3D点云分类系统的鲁棒性。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你的系统满足以下要求：

• Linux OS
• Python 3.7.5
• CUDA 10.0 / 11.4
• CuDNN 7.6 / 8.2
• GCC 5.4 / 7.5

推荐使用Anaconda创建虚拟环境：

conda create --name modelnetc python=3.7.5
conda activate modelnetc

2.2 安装依赖

激活虚拟环境后，安装所需的库：

pip install -r requirements.txt
conda install sed  # 用于下载数据和预训练模型

对于PointNet++，需要安装自定义CUDA模块。确保你有GPU访问权限：

export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0;6.1;6.2;7.0;7.5"
./setup.sh

2.3 下载数据集和预训练模型

下载ModelNet40数据集：

./download.sh modelnet40

生成ModelNet40-C数据集：

python data/process.py
python data/generate_c.py

下载预训练模型：

./download.sh cor_exp
./download.sh runs

2.4 运行实验

使用main.py脚本训练或测试模型。例如，训练PCT模型并使用PointCutMix-R数据增强：

python main.py --exp-config configs/cutmix/pct_r.yaml

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

ModelNet40-C 数据集和代码库可以用于以下应用场景：

• 评估和改进3D点云分类模型的鲁棒性。
• 研究不同数据增强技术对模型性能的影响。
• 开发新的3D点云处理算法和模型。

3.2 最佳实践

• 数据增强：使用PointCutMix、PointMixup、RSMix等数据增强技术来提高模型的鲁棒性。
• 模型选择：根据任务需求选择合适的模型，如PCT、DGCNN、PointNet++等。
• 超参数调优：通过调整配置文件中的超参数来优化模型性能。

4. 典型生态项目

ModelNet40-C 项目与以下开源项目和工具紧密相关：

• Open3D：用于3D数据处理和可视化的开源库。
• PyTorch：用于构建和训练深度学习模型的开源框架。
• CUDA：NVIDIA提供的并行计算平台和API，用于加速GPU计算。

这些工具和项目共同构成了一个强大的生态系统，支持3D点云数据的处理、分析和模型训练。

ModelNet40-C Repo for "Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Common Corruptions" https://arxiv.org/abs/2201.12296 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModelNet40-C