Pytorch PVCNN:Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning #4

Pytorch PVCNN:Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning #4 です。

Pytorch PVCNN:Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning #3 で、S3DIS の学習ができたので、
今回は、予測(Predict) を試してみました。

開発環境
OS: Windows10
言語: Python 3.7.9
Pytorch 1.7.1 gpu
開発ツール: Eclipse
その他ツール:
VisualStudio 2017 community
MYSY2: ./data/shapenet/download.sh でのみ使用。
PCメモリー: 16G ( 9.5G 位使うみたい。)
注) オリジナルの、datasets/s3dis.py だと、チョットずつファイルから持ってくるので、メモリー消費は、少ないと思います。
GPU: GTX 1070 8G

前回同様、今回も、S3DISのデータアクセスは、オリジナルの datasets/s3dis.py では無くて、カスタマイズ版 (datasets/s3dis_nishi.py)を使います。
詳しくは、前回の Pytorch PVCNN:Point-Voxel CNN for Efficient 3D Deep Learning #3 をご覧ください。

評価用のオリジナルプログラムは、evaluate/s3dis/eval.py ですが、やはりこちらも、
データセットが用意出来ないので、コピーして、少し改造してやります。