Tensorflow1.15 pointnet sem_seg #2 です。
Tensorflow1.15 pointnet sem_seg で、学習ができたので、
今回は、検証用のプログラム、sem_seg/batch_inference.py を試してみました。
開発環境
OS: Windows10
言語: Python3.7
Tensorflow 1.15 GPU
開発ツール: Eclipse
検証は、下記を実行するだけですが、
> cd sem_seg
> python batch_inference.py
実際に試してみると、入力データが、 .npy が必要のようです。
オリジナルの text zipをダウンロードして、sem_seg/collect_indoor3d_data.py を実行すると、
作成される様ですが、肝心のオリジナルの text zip を入手できません。
なので、学習で使った、.h5 ファイルを使うように、変更してみました。
Tensorflow1.15 pointnet sem_seg を試してみました。
Tensorflow1.15 pointnet part_seg で part_seg を試したので、
今回は、 sem_seg を試してみました。
charlesq34/pointnet
上記ページの sem_seg の部分です。
開発環境
OS: Windows10
言語: Python3.7
Tensorflow 1.15 GPU
開発ツール: Eclipse
学習は、下記を実行するだけですが、
> cd sem_seg
> python train.py
例に習って、オリジナルのままの、 train.py では、
長い時間、学習が終わるまで待たなければいけないので、不便です。
epoch=4 とか、少しずつ出来るように、手を加えてみました。
また、 Tensorboard での表示が少し変なので、変更してみました。
Tensorflow1.15 で pointnet part_seg を試してみました。 #1
Tensorflow1.15 pointnet part_seg で学習ができたので、今回は、part_seg/test.py を試してみました。
開発環境
OS: Windows10
言語: Python3.7
Tensorflow 1.15 GPU
開発ツール: Eclipse
下記を実行するだけです。
> cd part_seg
> python test.py
そうすると、part_seg/test_results の結果が出力されました。
0_diff.obj 0_gt.obj 0_pred.obj 0.log 等、ファイルが一杯作成されました。
xxx. obj とは、なんぞね?
どうやら、text file の様なので、Text Editer で中を見てみると。
Tensorflow1.15 で pointnet part_seg を試してみました。
ROS を使って、草刈りロボットの開発を目指していますが、畑の境界をどの様に認識させるかで、止まっています。
やはり、ここは、機械学習でどうにか出来ないか思案しています。
そんな折、Depthカメラでの、PointCloud データを入力にした、モデルがあったので、
今回試してみました。
charlesq34/pointnet
上記ページの part_seg の部分です。
開発環境
OS: Windows10
言語: Python3.7
Tensorflow 1.15 GPU
開発ツール: Eclipse
学習は、下記を実行するだけですが、
> cd part_seg
> python train.py
どうも、オリジナルのままの、 train.py では、
長い時間、学習が終わるまで待たなければいけないので、不便です。
epoch=10 とか、少しずつ出来るように、手を加えてみました。
但し、最初に断って置きますが、なかなか、 label_acc (test and trainning label accuracy) の値が上がってきません。
これで、良いのか? ちょっと疑問です。