pytorch

Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds (PyTorch)

OG-Net

I have modified code from DGCNN https://github.com/WangYueFt/dgcnn

cd pytorch

Train

python main.py --exp_name=ognet_1024_d2_efficient_small_e500  --model=ognet --dropout 0 --feature_dims 48,96,192,384  --efficient  --epoch 500 --dropout 0.2 

Evaluate

python main.py --exp_name=ognet_1024_d2_efficient_small_e500 --model=ognet  --eval=True  --model_path=checkpoints/ognet_1024_d2_efficient_small_e500/models/model.t7

Point Cloud Classification

• Run the training script:

python main.py --exp_name=dgcnn_1024 --model=dgcnn --num_points=1024 --k=20 --use_sgd=True

python main.py --exp_name=dgcnn_2048 --model=dgcnn --num_points=2048 --k=40 --use_sgd=True

• Run the evaluation script after training finished:

python main.py --exp_name=dgcnn_1024_eval --model=dgcnn --num_points=1024 --k=20 --use_sgd=True --eval=True --model_path=checkpoints/dgcnn_1024/models/model.t7

python main.py --exp_name=dgcnn_2048_eval --model=dgcnn --num_points=2048 --k=40 --use_sgd=True --eval=True --model_path=checkpoints/dgcnn_2048/models/model.t7

• Run the evaluation script with pretrained models:

python main.py --exp_name=dgcnn_1024_eval --model=dgcnn --num_points=1024 --k=20 --use_sgd=True --eval=True --model_path=pretrained/model.1024.t7

python main.py --exp_name=dgcnn_2048_eval --model=dgcnn --num_points=2048 --k=40 --use_sgd=True --eval=True --model_path=pretrained/model.2048.t7