PointGAN (90%)

ubuntu 18, python3.6.7

1. 설치

$ sudo apt-get install python3-opencv python3-tk
$ pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.1.11.post5-cp27-none-linux_x86_64.whl 
$ pip3 install torchvision progressbar2


$ cd ~
$ git clone https://github.com/fxia22/pointGAN.git
$ cd pointGAN

$ bash build.sh #build C++ code for visualization
$ bash download.sh #download dataset

2. 모델 생성

$ python3 show_gan.py --model gan/modelG_10.pth # choose your own model

필요시 주석 처리 print('[%d: %d/%d] train lossD: %f lossG: %f' %(epoch, i, num_batch, lossD.data[0], lossG.data[0]))

3. 데이터 생성

python3 show_gan.py --model gan/modelG_3.pth

필요시 수정 gen = PointGen(num_points = 2500)

4. 사용자 학습 데이터 활용

1. synsetoffset2category.txt에 폳더명, Label명 추가 eg. 7777, human

2. train_gan.py의 class_choice 를 label명으로 수정 eg. class_choice = ['human']

• pointGAN
• ShapeNet 학습 데이터