深度生成模型2020

简介

根据FoldingNet得到的一些启发，做的一个实验。将2d平面换成了3d球面
同时做了一些将2d图片映射到3d球面的实验。

环境

• Linux
• python>=3.6
• pytorch >=1.2,<1.5
• visdom: 用于显示实验结果
• kaolin: 用于计算chamfer distance

代码说明

• reference：存放参考代码

  • dataset_shapenet_completion.py：参考代码，用于数据集读取

• model：存放模型

  • Folding.py: 修改的folding net模型，以及2d图片映射到3d球面等物体的小实验
  • common.py：folding net中使用到的层

• train_foldingNet.py：训练代码

• utliz.py：用于各类显示

数据集

ShapeNet Completion，下载链接:Google Drive

查重说明

• reference文件夹为参考代码，很多复制的部分
• 查重仅需要查model中的两个py文件(Folding.py, common.py)，和根目录下的两个py文件(train_foldingNet.py, utliz.py)，共4个文件