用PointNet++训练自己的数据集（语义分割模型semseg）
（1）训练部件分割（partseg）模型和检测自己点云并将结果保存txt，请看博主上两篇文章
（2）本文背景是将pipe点云上的缺陷和本体检测出来，即1种语义场景（pipe），2种类别（body和quexian）。请记住这两个数字。
一、标注数据集：
step1：数据集预处理
参考：Windows11和Ubuntu用PointNet++训练自己的数据集（部件分割模型）的第一部分即“一、标注数据集”部分即可。得到分类好的n行4列的txt文件。如果是部件分割（partseg）就结束了，但这里是语义分割（semseg）标注很麻烦，还没完成！我这里操作完后得到了m个txt文件，即原本有m个pipe的点云txt文本。
step1结果：
step2：学习语义分割数据集的格式
参考：S3DIS场景点云数据集，仔细阅读
这里用Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version模式。格式是x y z r g b格式 即n行6列。
step3：制作语义分割txt格式数据集（可以问deepseek，见step3末尾）
思路：用matlab依次遍历step1中每个txt点云文件，在进行操作：将标签为0的点，去掉0并将后三位替换为某个rgb值，再将标签为1的点后三位替换为另外某个rgb值。（因为我只有两个类别，所以我就只有0和1。）。
注意：最后要符合语义分割数据集的格式，即每个场景（即step1得到的每个txt文件）单独一个文件夹名字叫做pipe_i（i从1到
m），文件夹下存着step1结果中第m个点云（n行6列）pipe_i.txt还有一个Annotations文件夹。Annotations文件夹下有2个txt文件（本文的2种类别），分别是body_i.txt和quexian_i.txt，即两种类别的n行6列的文本文件。逻辑是：body_i.txt + quexian_i.txt=pipe_i.txt
step3结果：
deepseek实现step3
我的某个文件夹里有42个txt文件，名字分别是1.txt~42.txt.每个txt文件有n行4列，中间用空格隔开，即每个文件有n个空间点 前三列是xyz后一列是标签，这42个文件里的每个点只有两个标签即0和1可能是浮点型。你也知道上面这种格式是做pointnet++部件分割的，现在我要改成语义分割，需要把标签变成rgb。所以现在要你遍历每个txt文件（可以用for数字遍历，因为名字有规律），把每个文件里的0标签的点换为rgb为[0 0 1]，1标签是换为[1 0 0]即n行6列xyzrgb 每列用空格隔开。但是要求每个txt要单独建立一个文件夹叫做pipe_i，i是和i.txt的i相对应。pipe_i文件夹下有个pipe_i.txt放着i.txt的变换好的文件，pipe_i文件夹下的Annotations文件夹下有单独的按照标签的txt，之前为0标签的点标签变换rgb后就放到命名为body_i.txt，之前为1标签的点标签变换rgb后就放到命名为quexian_i.txt。即完全符合语义分割的数据格式。matlab实现
Matlab代码如下：运行时间会很长！！其中的rgb的值都是0~1可以自己改。
%%
%设置pointnet++语义分割数据集
% 设置输入路径和输出路径
input_path = 'D:YinParkerDesktop管道数据集4iaozhu'; % 输入文件路径
output_root = 'D:YinParkerDesktop管道数据集4semseg'; % 输出根目录
% 创建输出根目录（如果不存在）
if ~exist(output_root, 'dir')
mkdir(output_root);
end
% 遍历1.txt到42.txt
for i = 1:42
% 输入文件名
input_filename = fullfile(input_path, sprintf('%d.txt', i));
% 检查文件是否存在
if ~exist(input_filename, 'file')
fprintf('文件不存在: %s
', input_filename);
continue;
end
% 读取数据
data = load(input_filename);
xyz = data(:, 1:3);
labels = data(:, 4);
% 创建对应的输出目录结构
pipe_dir = fullfile(output_root, sprintf('pipe_%d', i));
annotations_dir = fullfile(pipe_dir, 'Annotations');
if ~exist(pipe_dir, 'dir')
mkdir(pipe_dir);
end
if ~exist(annotations_dir, 'dir')
mkdir(annotations_dir);
end
% 准备转换后的数据（xyzrgb）
rgb_data = zeros(size(data, 1), 6);
rgb_data(:, 1:3) = xyz;
% 分离不同标签的点（带RGB）
body_points = [];
quexian_points = [];
for j = 1:size(data, 1)
if abs(labels(j)) < 0.5 % 处理浮点型标签
% 标签0 -> 蓝色 [0 0 1]
rgb_data(j, 4:6) = [0 0 1];
body_points = [body_points; xyz(j, :), 0, 0, 1]; % 添加RGB
else
% 标签1 -> 红色 [1 0 0]
rgb_data(j, 4:6) = [1 0 0];
quexian_points = [quexian_points; xyz(j, :), 1, 0, 0]; % 添加RGB
end
end
% 保存转换后的主文件（pipe_i.txt）
output_main_file = fullfile(pipe_dir, sprintf('pipe_%d.txt', i));
dlmwrite(output_main_file, rgb_data, 'delimiter', ' ');
% 保存带RGB的标签文件（Annotations/body_i.txt和quexian_i.txt）
if ~isempty(body_points)
body_file = fullfile(annotations_dir, sprintf('body_%d.txt', i));
dlmwrite(body_file, body_points, 'delimiter', ' ');
end
if ~isempty(quexian_points)
quexian_file = fullfile(annotations_dir, sprintf('quexian_%d.txt', i));
dlmwrite(quexian_file, quexian_points, 'delimiter', ' ');
end
fprintf('已处理文件: %s
', input_filename);
end
fprintf('所有文件处理完成！结果保存在: %s
', output_root);
step4：txt格式数据集变为npy
语义分割需要.npy格式的数据集，这也是麻烦的地方。
在PointNet++工程文件夹下的data文件夹建立s3dis文件夹，再在s3dis里面建立Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version文件夹，里面有Area_1和Area_2两个文件夹。后面会在程序参数设置中让Area_2里的数据为测试集。再从step3中的pipe_i文件夹里找点文件复制进去，当做训练集（Area1）和测试集（Area2）。结构图如下：
再在data文件夹下建立stanford_indoor3d用于存储npy格式的文件。
再修改anno_paths.txt和class_names.txt ，anno_paths.txt写所有Area的Annotations的路径，class_names.txt写类别，和之前的step3中得到的Annotions里的相对应。
用collect_indoor3d_data.py和indoor3d_util.py将txt样本变为npy样本 。参考：【PointNet++】基于自建数据训练PointNet++场景语义分割网络
（1）collect_indoor3d_data.py修改：1/1 加一行代码：out_filename=os.path.basename(os.path.join(output_folder, out_filename))，不然生成的npy文件路径不对，还得自己复制到data/stanford_indoor3d文件夹下
（2）indoor3d_util.py修改： 改方框的两处地方：
运行
collect_indoor3d_data.py在 data/stanford_indoor3d文件夹下生成npy文件，且前面有Area_1和2的前缀。
二、修改训练和测试代码以及S3DISDataLoader.py
参考：
【PointNet++】基于自建数据训练PointNet++场景语义分割网络
【PointNet++】PointNet++复现（PyTorch版本）
1、训练代码修改：train_semseg.py
（1）类别：
（2）改参数：其中最后一个参数指定哪个Area是测试集，剩下参数都根据实际调整
（3）类别数：
（4）（5）numpy版本问题
2、测试代码修改：test_semseg.py
测试的参数batch_size、num_point等参数根据自己实际调整
（1）类别：
（2）类别数量：
3、S3DISDataLoader.py修改
参考文献中老哥少改了一个
（1）数字：
（2）数字：得+1
（3）数字：
（4）补充： 其实后面两个也不用改，因为后两个在class ScannetDatasetWholeScene而前两个在class S3DISDataset(Dataset):里，这里只用到了class S3DISDataset(Dataset):
pointnet2_sem_seg.py改动
用这个模型就改，不用这个就改别的模型
三、训练以及训练中报错：
运行train_semseg.py即可开启训练。
报错1：
Traceback (most recent call last):
File "D:YinParkerDesktopAllFileFolderA_Other_projects_in_laboratorypointNet2Pointnet_Pointnet2_pytorch-master rain_semseg.py", line 302, in <module>
main(args)
File "D:YinParkerDesktopAllFileFolderA_Other_projects_in_laboratorypointNet2Pointnet_Pointnet2_pytorch-master rain_semseg.py", line 186, in main
for i, (points, target) in tqdm(enumerate(trainDataLoader), total=len(trainDataLoader), smoothing=0.9):
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libsite-packages orchutilsdatadataloader.py", line 438, in __iter__
return self._get_iterator()
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libsite-packages orchutilsdatadataloader.py", line 386, in _get_iterator
return _MultiProcessingDataLoaderIter(self)
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libsite-packages orchutilsdatadataloader.py", line 1039, in __init__
w.start()
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessingprocess.py", line 121, in start
self._popen = self._Popen(self)
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessingcontext.py", line 224, in _Popen
return _default_context.get_context().Process._Popen(process_obj)
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessingcontext.py", line 336, in _Popen
return Popen(process_obj)
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessingpopen_spawn_win32.py", line 93, in __init__
reduction.dump(process_obj, to_child)
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessing
eduction.py", line 60, in dump
ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)
AttributeError: Can't pickle local object 'main.<locals>.<lambda>'
Traceback (most recent call last):
File "" , line 1, in <module>
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessingspawn.py", line 116, in spawn_main
exitcode = _main(fd, parent_sentinel)
File "E:ProfessionSoftware2nacondanaconda3202303envsyolov8Python310libmultiprocessingspawn.py", line 126, in _main
self = reduction.pickle.load(from_parent)
EOFError: Ran out of input
原因：gpt说是train_semseg.py有两处lambda表达式在window不行
法一：改lanbda表达式（推荐法二）
（1）改：参考行号
（2）得import functools
法二：
如何使用PointNet++复现自己的点云语义分割数据集？
如果你是windows系统，那你应该还要注意num_workers设置为0，否则会报错的。 仅需改两处
报错2：
也不是报错，就是训练代码运行后一直卡住，
原因：S3DISDataLoader.py里有个一直循环，点数没有达到1024个
因为1*1平方米内自己点太少了，达不到训练时设置的参数--npoint（超参数）
解决方法：train_semseg.py里把参数1调大也行 或者 将上图S3DISDataLoader.py里把1024调小
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