About eval

[BruceWayne233]

谢谢您的工作，让我受益颇多。目前我正在通过复现的方式学习您的代码。我尝试使用您公布的预训练权重进行测试，但是执行eval.py时，执行到1%就会卡住。
我将数据放在了PointCloudSegmentation/data_set1_5classes文件夹下，将预训练权重放在了PointCloudSegmentation/outputs文件夹下。我尝试参照您在“When trained to the 31st epoch using the FORinstance dataset, got stuck and could not continue. ”这一问题中给出的配置安装环境，其他包都顺利安装了，但是却无法安装torch-points3d 0.2.0版本，因为其与python1.9.1版本冲突。后续我只能尝试使用1.3.0版本进行测试，但依旧卡住。
如您有时间，望您不吝赐教。谢谢！

[bxiang233]

谢谢您的工作，让我受益颇多。目前我正在通过复现的方式学习您的代码。我尝试使用您公布的预训练权重进行测试，但是执行eval.py时，执行到1%就会卡住。 我将数据放在了PointCloudSegmentation/data_set1_5classes文件夹下，将预训练权重放在了PointCloudSegmentation/outputs文件夹下。我尝试参照您在“When trained to the 31st epoch using the FORinstance dataset, got stuck and could not continue. ”这一问题中给出的配置安装环境，其他包都顺利安装了，但是却无法安装torch-points3d 0.2.0版本，因为其与python1.9.1版本冲突。后续我只能尝试使用1.3.0版本进行测试，但依旧卡住。 如您有时间，望您不吝赐教。谢谢！

哈喽，请问您有参考这个安装吗？我之前的这个工作的issue里面应该也有类似的问题，和ForAINet的配置环境方法是一样的：
https://github.com/prs-eth/PanopticSegForLargeScalePointCloud?tab=readme-ov-file#set-up-environment
另外你并不需要安装torch-points3d，我的意思是你主要是需要把MinkowskiEngine安装好就可以了，torch-points3d整个库有包含其他的backbone，我们是不需要的。另外python版本我每记错的话是3.8...您是指pytorch版本1.9.1吗？
不好意思哈，因为torch-points3d安装起来确实有很多问题，我这边可能不太能全部解答，我只能提供我的成功安装的几个例子。所以如果还是遇到关于torch-points3d安装的问题的话，我建议您参考他本身issue里面的回答和别人的经验，很多可以参考的，麻烦您explore一下。谢谢！祝成功！

[BruceWayne233]

谢谢您。目前代码可以成功的进行预测，效果很好！感谢您的工作。最近又重新学习了一下您的文章，有一个细节想请教您。文章中说，NIBIO2区域没有被用于整体的定量实验中，请问NIBIO2区域在训练过程中有没有被使用呢，还是只是没有包含在测试集中？Fig.9 和Table12展示的小树检测结果是只使用NIBIO2进行训练、还是所有数据（包含NIBIO2）进行训练、还是使用不包含NIBIO2的其他数据进行训练，最终得到的测试结果呢？
望您不吝赐教。谢谢！

[bxiang233]

谢谢您。目前代码可以成功的进行预测，效果很好！感谢您的工作。最近又重新学习了一下您的文章，有一个细节想请教您。文章中说，NIBIO2区域没有被用于整体的定量实验中，请问NIBIO2区域在训练过程中有没有被使用呢，还是只是没有包含在测试集中？Fig.9 和Table12展示的小树检测结果是只使用NIBIO2进行训练、还是所有数据（包含NIBIO2）进行训练、还是使用不包含NIBIO2的其他数据进行训练，最终得到的测试结果呢？ 望您不吝赐教。谢谢！

哈喽，训练的时候用了nibio2区域，所有的测试结果都是基于同一个模型的，只是对nibio2区域的测试结果单独拎出来在discussion里面讨论了。

[BruceWayne233]

好的，谢谢您！