在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练S3DIS数据集
之前的文章介绍了在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练Semantic3D数据集,这里我们记录一下如何在在tensorflow2.0环境下使用RandLA-Net训练S3DIS数据集。
由于作者提供的代码是基于tensorflow1.11写的,想在2.0的环境下运行该程序需要做些修改,修改方法已在训练Semantic3D数据集中给出。
训练S3DIS数据集
1、下载数据集
作者使用的是Stanford3dDataset_v1.2,整个压缩包下载下来是4.79G,解压后有30个G。
2、数据集预处理
数据集下载后解压缩,原始数据中存在一定错误,Area_5\office_19\Annotations\ceiling_1.txt中有一行数据中包含了字符,导致数据操作失败,详细过程参见使用NumPy加载txt文件提示ValueError:could not convert string to float。
然后执行下面语句
python data_prepare_s3dis.py
3、6折交叉训练
先修改自己的数据路径,然后执行下面代码
sh jobs_6_fold_cv_s3dis.sh
4、验证
将test文件夹下所有的ply文件全部拷贝到/data/S3DIS/res
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