Torch Points3d 사용 및 개발 방법

이 글은 Torch Points3d 사용 및 개발 방법을 간단히 다룬다. 

텐서플로우 3D가 릴리즈되었지만, 아직 당장 사용하기에는 불완전하다. 이런 이유로 토치에서 제공하는 포인트 클라우드 세그먼테이션, 객체 분류 및 인식 패키지를 사용해 보기로 한다.

파이썬 패키지 설치

PIP 설치는 매우 간단하다. Ubuntu, NVIDIA driver, CUDA, Tensorflow 등 개발환경이 설치되어 있다는 가정하에 다음과 같이 터미널에서 명령 입력한다.

pip install torch

pip install torch-points3d

소스 및 예제 설치

소스 및 예제 설치는 다음 링크 참고해 진행한다.

• Install
• Getting start

튜토리얼

튜토리얼 실행은 다음 링크를 참고해 진행한다.

• Tutorials

부록: 도커 기반 OpenPCDet 사용

Setting up environment for the open source 3D Object Detection project OpenPCDet using Docker 참고. 

sudo docker run -it -v /path/to/data/on/host:/usr/src/OpenPCDet/data/kitti --rm --gpus all opheliayuan/pcdet:3.0 nvidia-smi

레퍼런스

이 글은 아래 링크를 참고한다.

• Torch Points3D, document
• Learning3D
• Awesome Point Cloud Learning
• PointNet, 2017
• PyTorch PointNet2, 2021
• OpenPCD
• Open3D
• Top point cloud data process projects
• 3D machine learning
• Docker PCDet

이 패키지는 다음 기술이 포함되어 있다.

• PointNet from Charles R. Qi et al.: PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation (CVPR 2017)
• PointNet++ from Charles from Charles R. Qi et al.: PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space
• RSConv from Yongcheng Liu et al.: Relation-Shape Convolutional Neural Network for Point Cloud Analysis (CVPR 2019)
• RandLA-Net from Qingyong Hu et al.: RandLA-Net: Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds
• PointCNN from Yangyan Li et al.: PointCNN: Convolution On X-Transformed Points (NIPS 2018)
• KPConv from Hugues Thomas et al.: KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds (ICCV 2019)
• MinkowskiEngine from Christopher Choy et al.: 4D Spatio-Temporal ConvNets: Minkowski Convolutional Neural Networks (CVPR19)
• VoteNet from Charles R. Qi et al.: Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds (ICCV 19)
• FCGF from Christopher Choy et al.: Fully Convolutional Geometric Features (ICCV'19)
• PointGroup from Li Jiang et al.: PointGroup: Dual-Set Point Grouping for 3D Instance Segmentation
• PPNet (PosPool) from Ze Liu et al.: A Closer Look at Local Aggregation Operators in Point Cloud Analysis (ECCV 2020)
• TorchSparse from Haotian Tang et al: Searching Efficient 3D Architectures with Sparse Point-Voxel Convolution
• PVCNN model for semantic segmentation from Zhijian Liu et al:Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning
• MS-SVConv from Sofiane Horache et al: 3D Point Cloud Registration with Multi-Scale Architecture and Self-supervised Fine-tuning