PoinTr 开源项目教程

1. 项目介绍

PoinTr 是一个基于 Transformer 的点云补全模型，由 Xumin Yu、Yongming Rao、Ziyi Wang、Zuyan Liu、Jiwen Lu 和 Jie Zhou 开发。该项目在 ICCV 2021 上作为 Oral Presentation 展示。PoinTr 通过将点云表示为一组无序的点集，并使用位置嵌入，将点云转换为一系列点代理，然后利用 Transformer 编码器-解码器架构进行生成。此外，PoinTr 还提出了两个更具挑战性的基准数据集 ShapeNet-55/34，以更好地反映现实世界场景，促进未来研究。

2. 项目快速启动

环境要求

• PyTorch >= 1.7.0
• Python >= 3.7
• CUDA >= 9.0
• GCC >= 4.9
• torchvision
• timm
• open3d
• tensorboardX

安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/yuxumin/PoinTr.git
   cd PoinTr
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 构建 PyTorch 扩展（Chamfer Distance、PointNet++ 和 kNN）：

   # Chamfer Distance
   bash install.sh
   
   # PointNet++
   pip install "git+https://github.com/erikwijmans/Pointnet2_PyTorch.git#egg=pointnet2_ops&subdirectory=pointnet2_ops_lib"
   
   # GPU kNN
   pip install --upgrade https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA/releases/download/0.2/KNN_CUDA-0.2-py3-none-any.whl
   

快速运行

1. 下载预训练模型（例如 ShapeNet-55）：

   wget https://cloud.tsinghua.edu.cn/f/e12f85145c3f4d3f8c7d/?dl=1 -O PoinTr_ShapeNet55.pth
   

2. 运行推理：

   python tools/inference.py \
       cfgs/ShapeNet55_models/PoinTr.yaml \
       PoinTr_ShapeNet55.pth \
       --pc_root demo/ \
       --save_vis_img \
       --out_pc_root inference_result/
   

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

PoinTr 可以应用于多种场景，如自动驾驶中的点云补全、机器人导航中的环境感知、医学影像中的三维重建等。通过点云补全，可以提高点云数据的完整性和准确性，从而提升相关应用的性能。

最佳实践

1. 数据预处理：在使用 PoinTr 进行点云补全之前，确保输入的点云数据已经过预处理，如去噪、归一化等。
2. 模型选择：根据不同的应用场景选择合适的预训练模型，如 ShapeNet-55、ShapeNet-34 等。
3. 参数调优：根据具体任务调整模型的超参数，如学习率、批量大小等，以获得最佳性能。

4. 典型生态项目

相关项目

1. PointNet++：一个用于点云处理的深度学习框架，PoinTr 使用了 PointNet++ 的部分功能。
2. mmdetection3d：一个用于三维目标检测的开源框架，PoinTr 的代码结构和部分实现受到了 mmdetection3d 的启发。
3. GRNet：另一个用于点云补全的模型，PoinTr 在性能和架构上进行了改进。

生态系统

PoinTr 作为一个开源项目，与其他点云处理和三维视觉项目形成了良好的生态系统。开发者可以通过结合这些项目，构建更复杂和强大的应用。

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通过本教程，您应该能够快速上手 PoinTr 项目，并了解其在实际应用中的潜力和最佳实践。