Pointsift复现

PointSIFT是3D语义分割

先看效果

论文地址：http://www.mvig.org/publications/pointSIFT.html
代码地址：https://github.com/MVIG-SJTU/pointSIFT

数据集需要单独下载，下载后创建一个data文件夹，把解压文件放入即可

数据集：https://shapenet.cs.stanford.edu/media/scannet_data_pointnet2.zip

训练流程readme已经给出了足够详细的步骤，这里给出最关键的几步

要手动更改所有的.sh文件，更改里面的tensorflow路径

1.查看自己的tensorflow路径

    import tensorflow as tf
    # include path
    print(tf.sysconfig.get_include())
    # library path 
    print(tf.sysconfig.get_lib())

2.更改所有.sh文件中的路径，这里给出一个修改示例
pointSIFT/tf_utils/tf_ops/sampling/tf_sampling_compile.sh

原code:

#/bin/bash
/usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc tf_sampling_g.cu -o tf_sampling_g.cu.o -c -O2 -DGOOGLE_CUDA=1 -x cu -Xcompiler -fPIC

#tf1.2
#g++ -std=c++11 tf_sampling.cpp tf_sampling_g.cu.o -o tf_sampling_so.so -shared -fPIC -I /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/include -I /usr/local/cuda-8.0/include -lcudart -L /usr/local/cuda-8.0/lib64/ -O2 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0

 TF1.4
g++ -std=c++11 tf_sampling.cpp tf_sampling_g.cu.o -o tf_sampling_so.so -shared -fPIC -I /home/jmydurant/anaconda3/envs/pointsift/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/include -I /usr/local/cuda-8.0/include -I /home/jmydurant/anaconda3/envs/pointsift/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/include/external/nsync/public -lcudart -L /usr/local/cuda-8.0/lib64/ -L/home/jmydurant/anaconda3/envs/pointsift/lib/python3.5/site-packages/tensorflow -ltensorflow_framework -O2 -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0

TensorFlow版本为1.4及以上只需修改对应部分：

更改后为：（工作站不能传文件使用图片）

3.更改完/tf_ops文件夹中.sh文件所有路径后，开始编译：

    cd tf_utils/tf_ops/sampling
    chmod +x tf_sampling_compile.sh
    ./tf_sampling_compile.sh

4.编译所有sh文件后开始训练(记得更改batch_size)

15个小时只跑了70个epoch,是真的慢

因为刚跑通代码就换方向了，所以这里3D分割半道崩卒~~