pointnet pytorch ver(https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch). 과 호환되는 pointasnl 코드(임시).
pointnet_pointnet2_pytorch/model에 위 code를 다운받아 사용.
train_classification.py, test_classification 구동 시 model argument로 pointasnl_cls를 호출.
### hyperparameters need to be preset
python train_classification.py --model pointasnl_cls --use_normals --use_uniform_sample --log_dir pointasnl_cls
python test_classification.py --log_dir pointasnl_cls --use_normals --use_uniform_sample
문제점 : 지나치게 training 연산속도가 느림(Artemis 서버 기준 1 epoch당 15분). 일부 tensor가 channel last 방식으로 삽입되는 현상 발견
- kd-tree(scipy 기반)을 gpu 기반으로 연산하는 과정이 필요(우선순위 높음). CuPy를 적용시켜 볼 여지 있음.
- channel last 문제 해결(우선순위 높음)
- 코드 최적화 필요(우선순위 중간)
framework | accuracy | epoch |
---|---|---|
pytorch(ours) | 91.2 | 46(still running) |
tensorflow | 90.8 | 46 |
tensorflow | 93.4 | 251 |